• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.242-245
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• 2018

모바일 앱 환경에서의 광고는 앱 내부에 배너형, 팝업 형 등 다양한 형태의 광고를 띄우고, 사용자의 터치를 유도하는 등의 방법으로 광고 수익이 발생한다는 특징이 있다. 하지만, 악의적 광고주 또는 공격자는 이러한 특징을 악용해 앱 내에서의 정당한 광고를 다른 광고로 바꾸거나, 사용자에게 의도되지 않는 광고를 노출하는 등의 광고 인젝션을 발생시킨다. 광고 인젝션은 광고주에겐 수익 저하, 서비스 제공자에겐 서비스의 품질 저하, 서비스 이용자에겐 불편함을 야기하는 등 문제가 된다. 모바일 앱 환경에서의 광고 인젝션에 대한 연구 및 탐지 방법에 대한 연구는 몇몇 진행되었으나, 미진한 상황이다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 광고 인젝션 탐지를 위한 광고 인젝션 앱만의 특징 수집을 위해 광고 인젝션 앱, 특히 사용자가 많은 안드로이드 환경에서의 앱을 분석하는 방법을 제시한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.3
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• pp.31-43
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• 2014

Large number of Android mobile application has been developed and deployed through the Android open market by increasing android-based smart work device users recently. But, it has been discovered security vulnerabilities on malicious applications that are developed and deployed through the open market or 3rd party market. There are issues to leak user's personal and financial information in mobile devices to external server without the user's knowledge in most of malicious application inserted Trojan Horse forms of malicious code. Therefore, in order to minimize the damage caused by malignant constantly increasing malicious application, it is required a proactive detection mechanism development. In this paper, we analyzed the existing techniques' Pros and Cons to detect a malicious application and proposed discrimination and detection result using malicious application discrimination mechanism based on Jaccard similarity after collecting events occur in real-time execution on android-mobile devices.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.355-357
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• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 이용하여 모바일 게임개발을 위한 기초 학습용 앱의 구현 내용을 소개하였다. 이미 상용화 되어 있는 학습용 앱의 용도 외에 게임적 요소를 접목하여 학습의 효과와 흥미를 높일 수 있도록 하였다. 누구나 배우고 즐길 수 있는 학습용 앱으로 평가할 수 있다. 디자인적 요소와 게임 기능의 확대 후 안드로이드 마켓에 배포하여 서비스를 할 수 있으며 본 연구의 과정은 게임 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 게임 앱 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.221-224
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• 2022

모바일 사용자가 증가함에 따라 모바일 앱에서 사용자가 허용하지 않은 개인정보가 유출되는 프라이버시 문제가 많아졌다. 이를 해결하기 위해 구글은 앱스토어에 등록된 앱이 사용자의 개인정보를 어떻게 활용하는지 개인정보 처리방침에 명시하도록 했다. 하지만 개인정보 처리방침이 실제로 앱의 개인정보 수집 및 처리 과정을 정확히 공개하는지 확인할 수 있는 해결책이 없으며, 사용자는 앱이 개인정보를 어떻게 활용하는지 알기 위해 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 안드로이드 정적 분석으로 앱이 접근할 수 있는 데이터를 확인하고, 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석한 뒤 결과를 비교하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 13,223개 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집했고 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 앱을 선정했다. 선정한 앱의 모바일 앱 분석 결과와 텍스트 분석 결과를 비교하여 모바일 앱이 개인정보 처리방침에 명시된 것보다 더 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 입증한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.10
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• pp.445-460
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• 2013

Mobile applications today are being offered as various services depending on the mobile device and mobile environment of users. This increase in mobile applications has shifted the spotlight to their vulnerability. As an effective method of security verification, this paper proposes "phase-wise security verification for the implementation of mobile applications". This method allows additional security verification by covering specific items across a wider range compared to existing methods. Based on the identified weaknesses, it detects the cause of vulnerability and monitors the related settings.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.8
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• pp.3999-4005
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• 2013

We forecast that the scale of mobile market will be large scale according to the twenty million times of smart phone's user is arrived. The type of software development is being transferred into mobile-based App. or cloud computing-based service from web-based software. Currently both Google's android and Apple's IOS are known for two prominent platforms. Existing modeling techniques cannot be applied into the case of mobile application which is executed those platforms. Therefore, we suggest a modeling technique that is customized existing modeling techniques into android-based software development. That is, we propose an analysis and design techniques which are needed into android-based mobile smart environment.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.6 no.4
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• pp.65-72
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• 2020

In this paper, we developed a web-based DApp system based on a private blockchain by applying machine learning techniques to automatically identify Android malicious apps that are continuously increasing rapidly. The optimal machine learning model that provides 96.2587% accuracy for Android malicious app identification was selected to the authorized experimental data, and automatic identification results for Android malicious apps were recorded/managed in the Hyperledger Fabric blockchain system. In addition, a web-based DApp system was developed so that users who have been granted the proper authority can use the blockchain system. Therefore, it is possible to further improve the security in the Android mobile app usage environment through the development of the machine learning-based Android malicious app identification block chain DApp system presented. In the future, it is expected to be able to develop enhanced security services that combine machine learning and blockchain for general-purpose data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.79-80
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• 2018

안드로이드 운영체제는 앱을 설치하거나 실행할 때 사용자가 해당 앱이 요청하는 권한들을 승인하도록 하고 있으나, 일반적인 사용자들은 이를 주의 깊게 확인하지 않고 승인하는 경우가 많으며, 과도한 권한들을 요구하는 앱의 실행은 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 제공하는 기능들에 비해 과도한 권한들을 요구하는 안드로이드 앱들을 탐지하는 모델을 제안한다. 먼저 손전등, 다이어리, 지불(페이) 및 채팅 앱 207개를 대상으로 요구하는 권한들을 조사하여 정리하였다. 조사 결과를 기준으로 설치 또는 실행하려는 앱이 어느 정도의 권한들을 요구하는지 가늠할 수 있다. 설치된 앱들의 요구 권한들을 조회할 수 있는 앱 프로토타입을 개발하였으며, 향후 모델의 구체화 및 검증을 거쳐, 프로토타입에 적용할 계획이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.3
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• pp.49-61
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• 2017

Recently, convenience and usability are increasing with the development and deployment of various mobile applications on the Android platform. However, important information stored in the smartphone is leaked to the outside without knowing the user since the malicious mobile application is continuously increasing. A variety of mobile vaccines have been developed for the Android platform to detect malicious apps. Recently discovered server-based polymorphic(SSP) malicious mobile apps include obfuscation techniques. Therefore, it is not easy to detect existing mobile vaccines because some other form of malicious app is newly created by using SSP mechanism. In this paper, we analyze the correlation between the similarity of the method in the DEX file constituting the core malicious code and the permission similarity measure through APK de-compiling process for the SSP malicious app. According to the analysis results of DEX method similarity and permission similarity, we could extract the characteristics of SSP malicious apps and found the difference that can be distinguished from the normal app.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.6
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• pp.125-139
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• 2013

Distribution of malicious applications developed by attackers is increasing along with general normal applications due to the openness of the Android-based open market. Mechanism that allows more accurate ways to distinguish normal apps and malicious apps for common mobile devices should be developed in order to reduce the damage caused by the rampant malicious applications. This paper analysed the normal event pattern from the most highly used game apps in the Android open market to analyse the event pattern from normal apps and malicious apps of mobile devices that are based on the Android platform, and analysed the malicious event pattern from the malicious apps and the disguising malicious apps in the form of a game app among 1260 malware samples distributed by Android MalGenome Project. As described, experiment that extracts normal app and malicious app events was performed using Strace, the Linux-based system call extraction tool, targeting normal apps and malicious apps on Android-based mobile devices. Relevance analysis for each event set was performed on collected events that occurred when normal apps and malicious apps were running. This paper successfully extracted event similarity through this process of analyzing the event occurrence characteristics, pattern and distribution on each set of normal apps and malicious apps, and lastly suggested a mechanism that determines whether any given app is malicious.