최근 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되고 수많은 오픈 소스들이 공개되고 있어서 많은 개발자들이 오픈 소스를 활용하고 있다. 그러나 오픈 소스도 정해진 라이선스 기반으로 공개되므로 오픈 소스를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 라이선스 위반이나 코드 도용을 확인할 수 있는 방법으로서 안드로이드 앱 사이의 API 메소드 호출 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사한 API 메소드를 사용할 것임을 예상할 수 있기 때문에 API 메소드 호출이 유사한 것을 확인하면 간접적으로 코드 도용을 확인할 수 있다. 본 논문에서 개발한 API 유사도 측정 도구는 안드로이드 앱의 소스 코드를 필요로 하지 않고, 안드로이드 달빅(Dalvik) 바이트 코드로부터 직접 API 호출 명령어를 분석하여 유사도를 측정한다는 특징이 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 API 호출 유사도 비교 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제로 API 호출 유사도가 높았던 두 앱이 서로 공통된 모듈을 포함하고 있음을 밝혀내었다. 그리고 선행 연구에서 제안했었던 안드로이드 달빅 코드 전체에 대한 유사도 비교 도구보다 비교 속도가 35% 정도 향상된 것을 확인하였다.
안드로이드 기반 모바일 단말 사용자가 증가함에 따라 다양한 형태의 어플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓에 배포되고 있다. 하지만 오픈 마켓 또는 3rd party 마켓을 통해 악성 어플리케이션이 제작 및 배포되면서 안드로이드 기반 모바일 단말에 대한 보안 취약성 문제가 발생하고 있다. 대부분의 악성 어플리케이션 내에는 트로이 목마(Trojan Horse) 형태의 악성코드가 삽입되어 있어 모바일 단말 사용자 모르게 단말내 개인정보와 금융정보 등이 외부 서버로 유출된다는 문제점이 있다. 따라서 급격히 증가하고 있는 악성 모바일 어플리케이션에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 능동적인 대응 메커니즘 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 악성 앱 탐지 기법의 장단점을 분석하고 안드로이드 모바일 단말내에서 실시간 이용시 발생하는 이벤트를 수집한 후 Jaccard 유사도를 중심으로 악성 어플리케이션을 판별하는 메커니즘을 제시하고 이를 기반으로 임의의 모바일 악성 앱에 대한 판별 결과를 제시하였다.
최근 안드로이드 스마트폰에서 악성 앱의 출현이 증가하고 있다. 하지만 매일 많은 앱이 출현되기 때문에 이들 앱을 분석하여 악성 앱을 탐지하기에는 많은 시간과 자원이 요구된다. 이로 인해 악성 앱이 많이 확산된 후에 대처하는 상황도 적지 않다. 본 논문은 악성 앱 가능성이 높은 앱을 우선적으로 분석할 수 있도록 앱 행위를 동적으로 추적하고 고위험성의 앱을 분류하는 TAU 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자와 스마트폰의 상호작용으로 발생하는 앱의 설치, 유포 경로 및 실행 행위를 추적한다. 이런 추적된 행위 분석하여 Drive-by download 및 Update attack 공격 가능성이 있는 앱을 분류한다. 또한 악성 앱의 유포 경로로 많이 사용되는 리패키징 여부를 판별한다. 이런 분류를 통해 고위험성의 앱에 대한 악성 코드 분석을 우선적으로 실행하게 하여 악성 앱의 유포를 빨리 막을 수 있도록 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권4호
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pp.470-475
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2014
현재 많이 보급되어 보편적인 이동단말장치로 사용되는 스마트폰은 USB등의 인터페이스를 지원하며 휴대성과 이동성이 편해 기존 모니터링 장비의 대체가 가능하다. 최근 방사능, 나트륨, 전자파 등의 주변 환경을 탐지하는 센서를 USB 액세서리 형태의 입력장치로 개발되어 많이 판매되고 있으나, 기존 방식의 센서 Plug and Play 기술을 스마트폰 USB 액세서리 장치를 연결하는데 문제점이 있다. 본 논문에서는 스마트폰 USB 액세서리 Plug and Play를 위한 통합 앱 구조를 제안하고, 통합 앱과 센서 액세서리 플랫폼 그리고 센서 웹서버와의 데이터교환 방식을 설계하였으며 다양한 센서들의 측정 데이터를 하나의 앱에서 수집하고 표시할 수 있도록 구현하였다.
오늘날 IT 기술의 발달로 사람들에게 많은 편의성이 제공되고 있다. 이 중 스마트폰 시대가 열리면서 시장 환경이 급격하게 바뀌고 있다. 스마트폰으로 인터넷을 자유자재로 이용하게 되면서 음란물 시장은 활개를 치고 있다. 상당수 이용자들은 미국과 일본의 모바일 음란사이트에 곧바로 접속한다. 애플이 앱스토어에서 음란물 서비스를 철저하게 차단하고 있지만 모바일 웹 페이지 접속차단은 불가능한 상황이다. 유해 이미지를 탐지하기 위해 본 논문에서 제안하는 피부 특징과 비 피부 특징을 이용한 이미지의 유해성 판단 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 이미지 유해성 판단 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
최근 모바일 게임 사용자가 증가하면서 점수 및 레벨 조작, 게임 속도 조작, 결재부정과 같은 부작용이 발생하고 있다. 특히, PC에서 모바일앱을 구동할 수 있도록 해주는 에뮬레이터를 사용하면 게임 앱을 디버깅을 하거나 게임조작을 자동화하기 쉬워지기 때문에 모바일 게임 보안관점에서 커다란 위협이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 게임 보안 위협 완화를 위해 최근 많이 사용되는 안드로이드 에뮬레이터인 BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave와 구글 크롬에서 안드로이드를 동작 시킬 수 있는 ARC Welder 확장 프로그램을 클라이언트(앱), 게임서버 및 네트워크 관점에서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
온라인 게임 내 가상재화를 현실 세계의 재화로 교환할 수 있다는 점 때문에, PC기반 온라인 게임 내 가상세계는 많은 작업장(Gold-farmer)들로 인한 부정행위가 빈번히 일어나고 있다. 사이버 재화를 현금거래하는 RMT (Real Money Trading)은 과거에는 PC기반 온라인게임, 특히 고포류 게임이나 MMORPG와 같은 장르들에 주로 존재했으나, 모바일 게임에서도 최근 몇 년 간 거래시장이 활발해 지고, 가치가 높은 아이템들이 출현하기 시작하면서 거래 규모가 비약적으로 성장하고 있다. 이로 인해, PC게임에서만 존재하던 작업장이 모바일 게임에도 출현하고, 게임계정 도용을 위한 모바일 악성앱이 등장하는 등 모바일 게임 내의 부정 행위 및 공격 시도 역시 증가하고 있다. 모바일 게임은 하드웨어의 성능 제약 문제, 네트워크 통신의 항상성이 보장되지 않는 문제, 안드로이드 등 플랫폼 OS 자체의 보안 문제, 앱 자체의 디컴파일 문제와 같이 근본적으로 해결하기 어려운 취약점이 존재하는 환경에서 구동되기 때문에 PC기반 게임에서의 게임 봇 및 작업장 탐지와 같은 기법을 적용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 모바일 게임 보안과 PC 게임 보안 기법들을 비교하고, 향후 모바일 게임 보안 향상을 위해 할 수 있는 방안을 제시해 보도록 한다.
소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 내재하고 있는 소프트웨어 허점(weakness)의 발생률이 높다. 이런 허점은 컴파일러에 의해 탐지되지 않고, 공격자에 의해 발견되기 쉽다는 특징이 있기 때문에 소프트웨어 취약성을 야기한다. 스마트폰의 확산으로 인해 다양한 종류의 스마트폰 앱이 개발되고 있다. 이에 따라 스마트폰 앱이 대형화되고 복잡해지고 있으므로, 여기에 내재하는 소프트웨어 허점을 사전에 예방하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 앱을 개발할 때, 소프트웨어 취약점을 야기하며, 개발자가 간과하기 쉬운 소프트웨어 허점을 사전에 제거하고자 안드로이드에 특화된 시큐어 코딩 가이드를 제시한다.
모바일 멀웨어는 민감한 데이터의 도용, 기기 성능 저하, 금전적 피해 유발 등 다양한 위협을 내포하고 있으며 특히 피싱, 앱 기반 공격 및 네트워크 기반 공격과 같은 기술을 통해 모바일 장치를 악용할 수 있다. 이를 해결하기 위해 바이러스 백신 소프트웨어 및 강력한 암호 사용과 같은 보안 기술을 구현하면 모바일 멀웨어의 영향을 방지하고 완화하는 데 도움이 될 수 있다. 추가적으로 개인과 조직이 모바일 멀웨어와 관련된 위험을 인식하고 불리한 결과를 피하기 위해 이를 차단하기 위한 사전 조치를 취하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 조치에 대한 보안 예방책을 제안하고자 하며 이를 통해 보다 안전한 모바일 환경을 갖출 수 있을 것이라 판단한다.
영상에서 객체를 인식하는 다양한 알고리즘이 제안되고 있으며 인식된 결과를 통해 새로운 서비스를 사용자에게 제공하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 카메라를 탑재한 임베디드 기기에서 영상을 촬영하고 촬영된 영상에서 의자와 사람을 탐지하여 학습공간의 혼잡도를 분석하는 앱을 설계하고 구현하였다. 구현 과정에서 실험을 통해 실시간성 확보 여부와 의자를 통한 빈자리 분할이 가능하다는 것과 앱에서도 모니터링 할 수 있다는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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