스마트폰 사용이 보편화되면서 사람들의 생활이 더욱 편리해지고 있다. 그러나 많은 사람들이 스마트폰 사용으로 인한 스트레스를 호소하고 있으며 나아가 이를 거부하려는 경향도 나타나고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기 도입전과 후를 경험함으로써 얻은 스마트화에 대한 저항 의식을 안티스마트라는 영향 변수로 새롭게 제안하였다. 더불어, 테크노스트레스와 안티스마트가 스마트폰의 지속적 사용의도에 미치는 영향 관계를 새로이 밝히도록 연구하였다. 이를 위하여, 연구모형과 가설을 제시하고, 설문 데이터를 이용하여 타당성을 검증하였다. 연구 결과에 의하면 스마트시대에 스마트화를 거부하는 사용자들은 테크노스트레스에 민감하며 이에 따라 기업에서는 테크노스트레스를 줄이기 위해 소비자의 감성을 반영할 수 있는 제품과 마케팅 전략이 필요할 것이다.
안드로이드는 스마트폰에서 프로그램을 실행하도록 하는 구글에서 개발한 모바일 전용 운영체제로써 현재 수백만 대의 스마트폰, 태블릿PC에 탑재되어 있다. 안드로이드는 빠른 속도의 웹브라우저, 멀티 태스킹, 클라우드 컴퓨팅 기능, 다른 장치와 쉽게 연결하여서 공유하는 기능 등을 제공하고 있다. 이에 따라 많은 스마트폰 제품들이 안드로이드 운영체제를 탑재하여 출시하고 있으며, 안드로이드는 전 세계 스마트폰 운영체제 점유율의 절반가량을 차지하고 있다. 하지만 안드로이드 운영체제가 많이 사용됨에 따라 그에 따른 안드로이드 악성코드 또한 급격하게 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 악성코드를 탐지 및 차단할 때 분석 비용을 감소시킬 수 있는 권한정보 관리를 통한 안드로이드 안티바이러스 어플리케이션을 제안한다.
스마트폰 어플리케이션 데이터는 사용자와 밀접한 데이터를 포함하고 있기 때문에 디지털 포렌식 수사에서 매우 중요하게 수집되어야 할 대상이다. 하지만 어떤 어플리케이션은 암호화 기법을 활용하여 사용자 데이터를 포함한 어플리케이션 데이터를 보호한다. 데이터 암호화는 데이터 보호에 효율적이지만, 디지털 포렌식에서는 안티 포렌식으로 작용하여 어플리케이션 데이터 분석을 어렵게 한다. 따라서, 효율적인 디지털 포렌식 수사를 위해서는 암호화된 스마트폰 어플리케이션 데이터에 복호화에 대한 선제 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최근 발표된 스마트폰 어플리케이션의 암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 수집하여, 암호화 키 생성 및 데이터 암호화 방법에 대해 분류하였다. 이를 통해 스마트폰 어플리케이션 데이터의 암호화 방식을 습득하여 추후 또다른 어플리케이션 효율적인 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
This study analyses and discusses on the characteristic and the origin of the exhaustion method caused by the controversy over whether that method succeeded to the Antiphone's complete exhaustion idea and whether that method is similar to the method of limits. First, this study analyses 'principle of exhaustion method' which play an important role in that method in order to grasp the local characteristic of it. And this study speculates the origin of the exhaustion method by considering the time and situation of appearance and looking through the local characteristic of it. Also, this study takes a view of the overall characteristic of the exhaustion method by inquiring into the process of actual application of 'principle of exhaustion method' in a proof. As these results, this study reveals that the exhaustion method uprose not as a succession of Antiphone's idea but as a reaction to its idea, and that the exhaustion method has the recognized character of 'finitude' as distinct from the method of limits.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
전 세계 스마트폰 이용자 중 약 70%가 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰을 사용하고 있으며 이러한 안드로이드 플랫폼을 표적으로 한 악성 앱이 지속적으로 증가하고 있다. 구글은 증가하는 안드로이드 대상 악성코드에 대응하기 위해 'Google Play Protect'를 제공하여 악성 앱이 스마트폰에 설치되는 것을 방지하고 있으나, 아직도 많은 악성 앱들이 정상 앱처럼 위장하여 구글 플레이스토어에 등록되어 선량한 일반 사용자의 스마트폰을 위협하고 있다. 하지만 일반 사용자가 악성 앱을 점검하기에는 상당한 전문성이 필요하기에 대부분 사용자는 안티바이러스 프로그램에 의존하여 악성 앱을 탐지하고 있다. 이에 본 논문에서는 앱에서 쉽게 확인이 가능한 카테고리와 권한만을 활용하여 앱의 불필요한 악성 권한을 분류하고 분류한 권한을 통해 악성 앱을 쉽게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 '상용 악성 앱 검출 프로그램'과 미탐율·오탐율 측면에서 비교 분석하여 성능 수준을 제시하고 있다.
스마트폰이 대중화되면서 안드로이드 애플리케이션의 보안문제가 대두되고 있다. PC환경의 소프트웨어는 개발단계에서부터 시큐어코딩을 통해 안전성을 확보하고 있으나 안드로이드 애플리케이션의 경우는 연구가 더 필요한 상황이다. 본 논문에서는 CWE(Common Weakness Enumeration)의 취약점 분류 체계와 CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)의 공격 패턴 분류 체계와 CERT(Computer Emergency Response Team)의 취약점 발생 예방을 위한 정책들을 통해 안드로이드 애플리케이션의 최신화된 취약점 목록을 도출하고 카테고리별로 분류하여 취약점을 효율적으로 분석하는 기법을 제안한다.
최근 불법촬영 사건 근절을 위한 논의가 사회 각 분야에서 이루어지고 있다. 수사기관과 정부 관계부처에서도 불법촬영과 같은 사이버 성폭력 범죄 근절을 위한 종합대책을 수립하고, 핵심과제를 선정하여 추진하고 있다. 학계에서도 사이버 성폭력 처벌법을 정비해서라도 범죄자들에 대한 처벌을 강화해야 한다는 연구를 발표하고 있다. 이렇듯 불법촬영 사건에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있으나, 현장수사관과 전문분석관은 불법촬영물 은닉 어플리케이션(앱)들이 마켓과 커뮤니티 사이트를 중심으로 끊임없이 유포되고 있어 증거 수집과 분석에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 논문은 폭발적으로 늘어나고 있는 불법촬영 사건 수사에 실질적인 도움을 주기 위해 불법촬영 사건의 증거 수집 및 분석 프레임워크를 제안하였다. 또한 증거 수집 및 분석에 있어, 주요 방해 요인 중 하나인 무음 및 은닉앱을 탐지할 수 있는 시스템을 제안하였다. 탐지 시스템의 실효성을 평가하기 위해 탐지 도구를 함께 개발하였으며, 상용 은닉앱을 사용해 탐지 시스템의 실효성과 확장 가능성을 확인하였다.
스마트폰의 대중화로 현대인의 의사소통 수단으로 Social Networking Service(SNS)가 자리 잡았다. 의사소통 수단의 특성상 SNS는 다양한 보관 증거 및 생성 증거를 생성한다. 따라서 디지털 포렌식 수사관점에서 주요 분석대상이다. SNS를 제공하는 애플리케이션은 데이터를 중앙 서버에 저장하거나 사용자의 편의성을 위해 데이터베이스화하여 스마트폰 내부에 저장한다. 이때 일부 애플리케이션은 개인정보 보호를 위해 암호화 기능을 제공하며 이는 디지털 포렌식 수사관점에서 안티 포렌식으로 작용될 수 있다. 따라서 암호화 방안에 관한 연구는 지속적으로 선행돼야 한다. 본 논문에서는 SQLCipher 모듈을 통해 SQLite 기반의 데이터베이스 암호화 기능을 제공하는 두 종류의 애플리케이션을 분석했다. 각 데이터베이스를 복호화했으며 주요 데이터를 식별했다.
스마트폰의 대중화로 다양한 애플리케이션이 증가하면서, Third party App Market 이나 블랙마켓을 통한 악성 애플리케이션 또한 급격한 증가세에 있다. 본 논문에서는 APK파일의 변조여부를 효과적으로 검출할 수 있는 검사 필터인 Androfilter를 제안한다. Androfilter는 대부분의 안티바이러스 소프트웨어들이 사용하는 수집, 분석, 업데이트 서버등을 사용하지 않고, Google Play를 신뢰 기관으로 가정하여 대응되는 애플리케이션의 조회만으로 애플리케이션의 변조여부를 판단 한다. 실험 결과에 따르면 변조된 애플리케이션을 감지함으로 보고되지 않은 신종 악성코드를 차단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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