• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.35-46
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• 2013

모바일 단말 환경이 활성화되면서 안드로이드 플랫폼을 탑재한 상용 모바일 단말이 널리 보급되고 있다. 최근 안드로이드 기반 모바일 단말에서 보안 취약성이 발견되면서 악성 어플리케이션을 통한 공격이 급증하고 있다. 대부분의 악성 어플리케이션은 오픈 마켓 또는 인터넷을 통해 배포되며 어플리케이션 내에 악성코드가 삽입되어 있어 단말 사용자의 SMS, 전화번호부, 공인인증서 등 개인정보와 금융정보 등을 외부 서버로 유출시키는 공격을 시도한다. 이에 따라 상용 모바일 단말에 대한 보안 취약점 분석과 그에 따른 능동적인 대응 방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 악성 앱에 의한 피해를 최소화하기 위해 다수의 모바일 단말서 발생하는 이벤트 수집을 통해 모바일 단말 내에서 실행되는 악성 어플리케이션에 의한 공격을 탐지하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.617-623
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• 2018

본 연구는 안드로이드 정적분석을 기반으로 추출된 AndroidManifest 권한 특징을 통해 악성코드를 탐지하고자 한다. 특징들은 AndroidManifest의 권한을 기반으로 분석에 대한 자원과 시간을 줄였다. 악성코드 탐지 모델은 1500개의 정상어플리케이션과 500개의 악성코드들을 학습한 SVM(support vector machine), NB(Naive Bayes), GBC(Gradient Boosting Classifier), Logistic Regression 모델로 구성하여 98%의 탐지율을 기록했다. 또한, 악성앱 패밀리 식별은 알고리즘 SVM과 GPC (Gaussian Process Classifier), GBC를 이용하여 multi-classifiers모델을 구현하였다. 학습된 패밀리 식별 머신러닝 모델은 악성코드패밀리를 92% 분류했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.61-68
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• 2019

대부분의 인터넷 서비스를 손쉽게 이용할 수 있다는 장점으로 인해 스마트폰 사용자가 지속적으로 증가하고 있으나, 위조앱이 급증하고 있어 스마트폰 내부에 저장된 개인정보가 외부로 유출되는 문제점이 발생하고 있다. Android 앱은 자바 언어로 개발되었기 때문에 디컴파일 과정을 수행한 후 리패키징 취약점을 역이용할 경우 손쉽게 위조앱을 만들 수 있다. 물론 이를 방지하기 위해 난독화 기술을 적용할 수 있으나 대부분의 모바일 앱에는 미적용 상태로 배포되고 있으며, 안드로이드 모바일 앱에 대한 리패키징 공격을 근본적으로 차단하는 것은 불가능하다. 또한 스마트폰 내에 앱을 설치하는 과정에서 위조 여부를 자체 검증하는 기능을 제공하지 않아 스마트폰내 저장된 개인정보가 외부로 유출되고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 Hyperledger Fabric 블록 체인 프레임 워크를 사용하여 정상앱 등록 과정을 구현하고 이를 기반으로 효율적으로 위조앱을 식별 및 탐지할 수 있는 메커니즘을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.65-72
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• 2020

본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을 적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드 악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동 판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.99-102
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• 2014

리플렉션은 자바 언어의 기능 중 하나로, 자바 프로그램을 실행해서 해당 프로그램을 조사하거나 내부의 동작 구조를 조작할 수 있다. 리플렉션을 사용하게 되면 자바 소스의 난독화 뿐만 아니라 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석 결과의 정확도를 떨어뜨리게 된다. 만약 이 특성을 악용해 악성 앱 제작자가 특정 API 메소드 호출을 은닉하는 목적으로 사용한다면 정적 분석에 의존하는 기존 분석 도구들이 API 메소드 호출을 탐지하기 어렵기 때문에 큰 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 표본 어플리케이션에 직접 설계한 도구를 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 메소드 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.213-219
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• 2011

스마트폰 시장이 급속하게 성장함에 따라 보안위협도 동시에 증가하고 있다. 가장 큰 스마트폰 보안위협 중 하나는 스마트폰 마켓에 안전성이 검증되지 않은 어플리케이션이 유통되고 있다는 점이다. 안드로이드 마켓의 경우 어플리케이션 검증을 수행하지 않아 악성 어플리케이션이 유통되고 있는 상황이다. 이와 같이 마켓을 통해 유포되는 악성 어플리케이션에 대응하기 위해서는 안드로이드 어플리케이선의 악성 행위 여부를 탐지할수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션의 악성행위를 탐지할 수 있는 분석 방법을 제안하고 구현내용을 소개하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1525-1540
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• 2015

금융 산업과 IT 기술의 결합으로 지불 방법이 간편화됨에 따라 소비자의 지불 수단이 현금 결제에서 신용카드, 모바일 소액결제, 앱카드 등을 이용한 전자결제로 변화되고 있다. 이에 전자금융결제를 악용하여 이상거래를 시도하는 사례가 증가하는 추세로, 금융사는 이상거래로부터 소비자를 보호하기 위해 FDS(Fraud Detection System)를 구축하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 이용자 정보와 결제 정보를 분석하여 높은 정확도로 이상거래를 식별하는 것이 목표이다. 본 연구에서는 결제로그 분석 및 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 조사하였으며, 이상거래 탐지에 사용된 데이터 마이닝 알고리즘을 정리하고 이상거래 탐지 연구를 사용된 데이터 셋, 알고리즘, 연구 관점으로 분류하였다.

• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.39-54
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• 2018

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.

• 융합보안논문지
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• 제15권7호
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• pp.21-29
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• 2015

급속하게 늘어나는 악성앱을 효과적으로 분석하기 위해 악성앱 자동 분석 시스템이 구축 활용되고 있다. 악성앱의 행위를 보다 많이 활성화시키기 위해 무작위 터치를 발생시키는 자동 터치 모듈을 추가하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 사람의 터치와 자동으로 발생되는 무작위 터치와의 차이를 구별할 수 있는 방안을 제시한다. 실험을 바탕으로 사람들은 한번 터치 후 다음 터치와의 거리가 자동화 모듈보다 짧은 경향이 있으며, 손가락 움직임으로 터치할 수 있는 빠르기도 한계가 있고, 사람은 일반적으로 스마트폰의 최 외곽 지역은 잘 터치하지 않는다는 사실을 알게 되었다. 본 연구에서는 실험을 통해 얻은 통계적 수치를 이용하여 스마트폰의 터치에서 사람인지 자동화 모듈인지 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 궁극적으로 자동 터치 발생을 통한 자동 분석 시스템 고도화에 기여할 것으로 예상된다.