• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.790-793
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• 2013

최근 안드로이드 기반의 스마트폰을 대상으로 한 해킹기법중 가장 활발한 것은 스미싱(Smishing)이다. 스미싱은 SMS, MMS등 문자메세지를 이용한 새로운 해킹기법으로 사용자에게 악성코드애플리케이션(이하 악성앱)을 다운로드할 수 있는 주소가 포함된 메세지를 보내 개인정보를 수집하거나 스마트폰을 제어하고, 특히 사용자가 알지 못하게 통신사의 소액결제 서비스를 이용하게 하여 최대 30만원에 달하는 소액결제 사기피해를 유발시킨다. 스미싱은 다양한 유형의 문자메세지를 통해 사용자가 피해를 입을 수 밖에 없게 한다. 본 고는 대표적인 스미싱기법과 그 피해형태에 대해 알아보고, 예방법과 근본적인 해결책을 제시하고자 안드로이드용 스미싱방지 시스템을 설계 및 구현해보았다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.313-317
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• 2014

스마트폰, PC나 태블릿과 같은 스마트 단말 플랫폼들이 대중들에게 확산되면서, 스마트 TV역시 이 추세에 편승하려고 한다. 시장 규모도 신속히 커지고 있다. 대한민국 스마트 TV 시장은 전 세계적으로 높은 보급률을 가지고 있는 반면, 그 만큼 보안요소와 해킹 위험 요소가 따르고 있다. 본 논문은 여러 가지 스마트 TV의 해킹 사례와 공격 가능성을 제시하여 취약점 분석 및 대응 방안에 대해 분석하였다. 삼성전자나, LG등 대부분 스마트 TV의 운영체제가 리눅스 기반으로 최근 해킹 사례도 리눅스 해킹 기법과 유사하다. 대부분 리눅스 OS를 기반으로 샌드박스를 탑재해 보안을 강화 했지만 프록시를 이용해 우회기법을 사용하거나 APT 공격이나 역공학으로 완성된 앱을 소스코드로 변환해 악성코드를 삽입 후 앱 스토어에 등록하는 등 현재 해킹 사례는 늘어가고 있다. 그리고 앞으로 새로운 해킹 기법과 다양한 방법들이 생길 것이다. 본 논문으로 발전해나가는 스마트 TV의 보안 위협을 인지하고 앞으로 새로운 해킹으로 인한 대비책을 세우고 준비하는 효과를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.641-649
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• 2020

As the usage of mobile devices extremely increases, malicious mobile apps(applications) that target mobile users are also increasing. It is challenging to detect these malicious apps using traditional malware detection techniques due to intelligence of today's attack mechanisms. Deep learning (DL) is an alternative technique of traditional signature and rule-based anomaly detection techniques and thus have actively been used in numerous recent studies on malware detection. In order to develop DL-based defense mechanisms against intelligent malicious apps, feeding recent datasets into DL models is important. In this paper, we develop a DL-based model for detecting intelligent malicious apps using KU-CISC 2018-Android, the most up-to-date dataset consisting of benign and malicious Android apps. This dataset has hardly been addressed in other studies so far. We extract OPcode sequences from the Android apps and preprocess the OPcode sequences using an N-gram model. We then feed the preprocessed data into LSTM and apply the concept of Information Gain to improve performance of detecting malicious apps. Furthermore, we evaluate our model with numerous scenarios in order to verify the model's design and performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.755-758
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• 2016

스마트폰의 사용은 모바일 인터넷 비즈니스 성장의 큰 영향을 주었다. 커머스와 광고, 결제와 게임, 영상콘텐츠, 미디어, 헬스케어와 최근의 소셜과 함께 일어나는 O2O 비즈니스까지 그리고 헬스케어 분야에서도 많은 성장을 보이고 있다. 미국의 경우 2015년 스마트폰 기기용 헬스케어 앱규제를 완화하고, 같은 해 중국은 웨어러블등 모바일 기기를 활용해 부족한 의료진과 병상문제 해결을 위한 5개년 로드맵을 마련하기도 하였다. 국내에서도 웨어러블 기기를 의료분야에 활용이 점차 증가하고 있다. 하지만 여기에 반드시 해결해야 할 선과제가 있다면 바로 보안문제이다. ICT 활용 증가로 금융, 의료등 비 ICT 분야에서도 보안사고가 해마다 증가하고 있다. 또한 금융사기, 불법 판촉, 보험 제약 회사 악용 등 2차 피해 발생 가능성이 높은 금융, 의료 분야에서 개인정보 유출 사고 등의 위험이 증가 추세이다. 따라서 본 연구에서는 모바일의 위협요소인 악성코드와 스마트폰의 5대 위험, 국내외 모바일 헬스케어 활용사례와 헬스케어를 위한 모바일 위협 대응 방안을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1369-1374
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• 2021

최근, 중국산 네트워크 장비(화웨이 5G), 앱(틱톡 등) 및 각종 중국산 제품들에 대한 보안 안전성에 대한 논란이 제기되고 있으며, 중국 제품이나 소프트웨어를 사용하는 사람들의 정보를 수집하여 불법적인 사건들이 발생하고 있다. 특히, 2020년 국방부 조사결과에 따르면 해안 경계시스템으로 사용하는 군 감시 장비로 납품 받은 중국산 CCTV에서 악성코드가 발견되어 원격으로 중국 서버로 특정 정보가 전송되는 사고가 발생 하였다. 이러한 중국 보안 제품들의 안전성 문제는 기업이나 개인의 문제보다는 조직적으로 국가에서 주도하는 것을 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 중국산 안티바이러스 소프트웨어인 360 Total Security(이하 360 TS)에 대한 네트워크 및 프로세스 수준의 분석을 수행한다. 또한, 국산 클라우드 기반 백신 V3 Lite제품과 비교 분석 한다. 이를 통해 중국 보안솔루션의 안전성을 점검하여 정보유출 및 위험성을 제시 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.739-751
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• 2014

많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제5권2호
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• pp.111-118
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• 2015

모바일 기기의 발달은 삶의 여유를 가지도록 만들었지만 그 반대편에서는 이를 금융범죄의 대상으로 간주하고 공격하는 세력들이 나타나게 되었다. 스마트폰을 대상으로 하는 범죄 중에서 금융관련 범죄는 스미싱, 피싱, 파밍, 보이스 피싱 등이 있으며, 특히 모바일의 특성상 문자메시지를 이용한 스미싱이 많이 증가되고 있는 현상이다. 스미싱은 스마트폰 사용자가 급증해 짐으로 인하여 발생하는 신종범죄로서, 그들의 범죄방식도 기존의 사기행위에서 벗어나 악성 앱을 제작하는 등 그 수법이 고도화되어가고 있으며, 특히 관련법의 허점을 이용하기 때문에 외국서버를 이용하는 등의 방법을 통하여 발생시키고 있다. 스미싱 공격으로부터 안전하게 개인과 기업 및 국가의 자산이 보호되기 위해서는 사후적인 대응보다는 사전적인 예진이 더욱 중요하다. 이를 위해서는 스미싱 공격을 사전에 감지하고 차단할 수 있는 프로그램을 개발하고 배포하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 현재 배포되고 있는 차단앱의 종류와 차단과정을 조사하고 감지설정을 적용한 차단앱의 평가방법을 제시한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.835-844
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• 2018

최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.