• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.506-509
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• 2012

스마트폰이 일반화되면서 앱 시장의 활성화와 함께 불법 앱 배포 및 사용으로 인한 많은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 앱의 배포를 막고 저작권을 강화하기 위한 하나의 방법으로써 네트워크에서 전송 중인 불법 앱을 탐지하고 신고하는 불법 앱 전송 탐지 시스템을 제안한다. HTTP와 FTP 같이 파일 전송에 많이 사용되는 통신 프로토콜을 대상으로 패킷 스니핑, 분석, 조합 과정을 통해 네트워크로 전송중인 앱 파일을 복원하며, 내부에 삽입된 워터마크를 추출하여 저작권 정보를 확인함으로써 불법 앱 전송 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안하는 불법 복제 앱 전송 탐지 시스템은 네트워크 디바이스 수준에서 패킷 스니핑을 수행하여, 불법 앱엽 전송 탐지를 위한 시스템의 성능 저하를 최소화한다. 또한 스니핑한 패킷들을 효율적으로 조합하고 앱 파일 여부를 식별할 수 있는 기준을 제안하며, 중앙 신고 서버를 통한 탐지 결과 확인을 위한 서비스를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.213-214
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• 2023

스마트폰은 앱을 통하여 사람들에게 다양하고 유용한 기능을 제공하며, 새로운 앱들이 계속해서 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 측면에서 불구하고, 사람들의 편리한 사용에 대한 욕구를 이용하여, 신종 앱 사기와 같은 범죄가 발생하고 있으며, 이를 악용하여 금전적으로 피해를 주거나 개인정보를 탈취하는 범죄로가 증가되는 추세이다. 이와 같은 앱으로 인한 범죄를 대응하기 위하여, 신종 앱 사기 범죄를 분석하고 해결하는 방안이 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 신종 앱 사기 범죄에 악용되는 가짜 앱을 탐지하고, 공식 기관에서 제공하는 정보를 기반으로 가짜 앱과 공식 앱에 대한 대량의 정보를 공유하는 프레임워크를 개발한다. 개발한 프레임워크를 통하여, 정보를 공유한 사람들에게 가짜 앱에 대한 정보를 알려주고, 공식 기관의 앱을 확인하는 안전한 모바일 환경을 제공할 것으로 사료된다.

• 정보보호학회지
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• 제25권6호
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• pp.5-12
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• 2015

스마트폰 사용이 대중화됨에 따라 스마트폰 사용인구 증가와 함께 우리의 일상생활과 밀접한 관계를 가지며 영향력을 넓혀가고 있는 가운데, 악성앱을 이용해 개인정보 유출, 불법 과금 유발, 스팸 발송 등 스마트폰 사용자에 피해를 입히며 사회적인 문제를 유발하는 보안 위협의 출현 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 보안업체, 연구소, 학계 등에서는 스마트폰 악성앱을 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구개발하고, 앱 마켓에서는 악성앱을 탐지하기 위한 분석 시스템을 도입하는 등 다양한 활동이 진행되고 있다. 하지만 악성앱 또한 기존의 탐지 및 대응 기술을 우회하는 등 생존율을 높이기 위한 방향으로 점차 지능화 정교화되는 양상을 보이고 있다. 최근 이러한 특징은 앱 마켓 등에서 도입하고 있는 대량의 앱에 대한 자동화된 런타임 분석을 수행하는 동적분석 시스템/서비스를 대상으로 많이 발생되고 있는데, 동적분석의 환경적, 시간적 제약 등을 이용하여 분석기술을 회피하는 기법을 주로 사용하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존의 동적분석 기술을 우회하는 악성앱 분석회피 행위 유형을 분류하고, 이와 관련된 연구 동향에 대한 정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.868-871
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• 2011

소프트웨어 버스마크는 모든 프로그램에 이미 포함되어 있으며 서로 다른 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 소프트웨어 버스마크를 이용하여 안드로이드 앱 사이의 유사도를 측정하고 코드 도용 탐지에 활용하는 방법을 제안하였고, 다양한 카테고리의 안드로이드 앱에 대한 유사도 비교 실험을 하였다. 먼저, 같은 개발사에서 만든 유사한 프로그램을 대상으로 버스마크 유사도를 측정한 결과 유사도가 매우 높다는 것을 확인하였다. 또한, 서로 다른 개발사에서 만든 유사한 카테고리의 프로그램을 비교하였고 비슷한 프로그램이라도 서로 다른 개발사에서 만든 앱이기 때문에 유사도가 낮다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 서로 다른 개발사의 유사한 프로그램들 중에서 유사도가 높게 측정된 경우를 탐지한 실험 결과를 제시하였다. 이러한 유사 앱들은 실제로 공통 클래스를 함께 포함하고 있었다. 실험 결과들을 바탕으로 소프트웨어 버스마크가 안드로이드 앱 사이의 공통 클래스를 탐지하는데 활용될 수 있음을 확인하였고, 더 나아가 안드로이드 앱에서의 코드 도용을 탐지하는 목적으로도 활용될 수 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권3호
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• pp.159-168
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• 2017

스마트폰 사용자가 증가하고 스마트폰이 다양한 서비스와 함께 일상생활에서 널리 사용됨에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 안드로이드는 2012년 이후로 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰 운영체제이지만, 안드로이드 마켓의 개방성으로 인해 수많은 악성 앱이 마켓에 존재하며 사용자에게 위협이 되고 있다. 현재 대부분의 안드로이드 악성 앱 탐지 프로그램이 사용하는 규칙 기반의 탐지 방법은 쉽게 우회가 가능할 뿐만 아니라, 새로운 악성 앱에 대해서는 대응이 어렵다는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 앱의 정적 분석과 딥러닝을 결합하여 스마트폰에서 직접 악성 앱을 탐지할 수 있는 방법을 제안한다. 수집한 6,120개의 악성 앱과 7,000개의 정상 앱 데이터 셋을 가지고 제안하는 방법을 평가한 결과 98.05%의 정확도로 악성 앱과 정상 앱을 분류하였고, 학습하지 않은 악성 앱 패밀리의 탐지에서도 좋은 성능을 보였으며, 스마트폰 환경에서 평균 10초 내외로 분석을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.455-457
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• 2021

앱(App) 또는 어플리케이션이라고 부르는 응용 프로그램은 스마트폰이나 스마트TV와 같은 스마트 기기에서 사용되고 있다. 당연하게도 앱에도 악성코드가 있는데, 악성코드의 유무에 따라 정상앱과 악성앱으로 나눌 수 있다. 악성코드는 많고 종류가 다양하기 때문에 사람이 직접 탐지하기 어렵다는 단점이 있어 AI를 활용하여 악성앱을 탐지하는 방안을 제안한다. 기존 방법에서는 악성앱에서 Feature를 추출하여 악성앱을 탐지하는 방법이 대부분이었다. 하지만 종류와 수가 기하급수적으로 늘어 일일이 탐지할 수도 없는 상황이다. 따라서 기존 대부분의 악성앱에서 Feature을 추출하여 악성앱을 탐지하는 방안 외에 두 가지를 더 제안하려 한다. 첫 번째 방안은 기존 악성앱 학습을 하여 악성앱을 탐지하는 방법과 는 반대로 정상앱을 공부하여 Feature를 추출하여 학습한 후 정상에서 거리가 먼, 다시 말해 비정상(악성앱)을 찾는 것이다. 두 번째 제안하는 방안은 기존 방안과 첫 번째로 제안한 방안을 결합한 '앙상블 기법'이다. 이 두 기법은 향후 앱 환경에서 활용될 수 있도록 연구를 진행할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.353-356
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• 2017

앱 인벤터는 GUI 환경에서 블록 편집기를 사용하여 앱을 개발한다. 따라서 누구나 쉽게 앱 프로그래밍을 시작할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 앱 인벤터의 공식 사이트의 gallery 공간에 공개된 수많은 공개 앱 소스(aia 파일)를 쉽게 구할 수 있기 때문에 다른 사람이 만든 앱의 소스를 그대로 가져다가 이미지만 바꿔서 자신이 만든 것처럼 앱을 공개할 수도 있다. 그러나 직접 블록 단위로 비교해보지 않고서는 표절이나 도용 여부를 판단하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 앱 인벤터로 개발한 앱들의 유사도를 자동으로 계산해주는 도구를 개발하였다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사도가 높게 계산될 것임을 예상할 수 있기 때문에 유사도 계산 프로그램은 코드 도용을 확인하는 목적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 다양한 실험을 수행하였고, 실제로 유사도가 높았던 앱들이 서로 공통된 블록을 다수 포함하고 있음을 밝혀내었다. 이러한 실험결과를 바탕으로 우리가 개발한 도구가 앱 인벤터로 개발한 앱에 대해서 소스 표절이나 코드 도용을 탐지하는 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.707-714
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• 2014

스마트폰 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 정상 앱은 특정 개인정보를 외부로 전달하는 행위를 하며, 이러한 정상 앱의 행위는 악성 앱과 행위 측면에서 유사한 면을 지닌다. 즉, 정상 앱을 악의적인 목적으로 일부 조작한다면, 정상 앱은 쉽게 악성 앱으로 변조될 수 있다. 때문에 정상 앱이라 할지라도 개인정보의 유출 가능성을 사용자에게 앱 설치 이전에 경고해서 잠재적인 악의적 행위를 예방하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 추출된 API간 상호의존성 정보 내부에서 개인정보 탈취 및 유출 노드사이의 최단거리를 계산하여 개인정보 유출의 가능성을 지닌 의심스러운 일반 앱 탐지 방법을 제안한다. 또한 제안방법을 적용시켜 "LeakDroid"를 구현하였으며, 이를 검증하기 위해 악성 앱 250개와 일반 앱 1700개를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험결과 악성 앱은 96.4%의 탐지율을 달성하였고, 일반 앱은 1700개중 실제 68개의 앱에서 개인정보 유출을 의심할 수 있는 흐름을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.67-75
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• 2015

모바일 환경의 변화에 따라 안드로이드 앱의 사용이 증가하면서 앱에 대한 관심도 증가하였다. 하지만 불법으로 복제된 앱의 사용도 증가하여 앱 마켓의 투명성과 신뢰성이 저하되고 앱 개발자의 저작권을 침해하는 피해 사례가 발생하고 있다. 불법으로 복제된 앱의 사용을 방지하는 다양한 기술이 연구되었지만, 이를 우회하는 방법이 있기도 하고 또한 최초 유포자에 대한 정보를 알아낼 수 없어서 법적으로 제재하기도 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 불법 복제 앱을 탐지하는 방법을 제안한다. 불법 복제 앱 탐지기는 앱 설치 과정에서 생성되는 odex 파일을 사용함으로 불법 복제 앱을 탐지하고, 포렌식 워터마크 기술을 사용함으로써 최초 유포자의 정보를 알아낼 수 있다. 제안하는 불법 복제 앱 탐지기는 시스템 서버에서 서비스 형태로 실행되어 사용자에게 노출되지 않는다. 실험 결과, 불법 복제 앱 탐지기는 평균 0.2초 이내로 불법 복제 앱을 탐지하고 삭제하는 것이 가능하다.