• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.817-827
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• 2015

현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 ${\kappa}$와 ${\beta}$ 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6849-6855
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• 2014

최근 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위해 스마트폰의 활용도가 증가함에 따라 안드로이드 앱의 활용에 대한 안전성과 신뢰성 등 보안 문제가 이슈화되고 있다. 안드로이드 앱은 apk 파일 형태로 활용되며, 몇몇의 중요 파일에 의해 실행이 된다. 하지만 이러한 apk파일에 악의적인 소스코드가 삽입되어 통제권 상실이나 권한탈취 등 부정사용에 대한 대상이 될 수 있다. 본 논문은 안드로이드 환경에서 앱의 소스코드 부정사용에 관한 위협을 정의하고, 분석 결과를 기반으로 안드로이드 앱 소스코드 부정사용을 방지하기 위한 방안을 제안한다. 본 논문에서는 불법으로 위변조된 안드로이드 앱을 탐지하고 일반 사용자의 안드로이드 디바이스에 설치되는 것을 방지하기 위한 제 3기관을 이용하여 안드로이드 앱의 무결성을 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 일반 사용자와 안드로이드 앱을 제공하는 서비스 서버로만 구성되어 있는 기존의 안드로이드 앱 제공 서비스 시스템과 다르게 안드로이드 앱의 무결성 검증과 사용자 등록을 위한 신뢰할 수 있는 제 3기관을 추가하여 안전한 안드로이드 앱을 제공한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션(앱)을 역공학 공격으로부터 방어하는 기법을 제안한다. 이 기법에서 서버는 안드로이드 패키지 파일인 APK 내에 있는 원본 실행코드(DEX)를 암호화하고, 실행 시 이를 복호화 할 수 있는 스텁(stub) 코드를 APK에 삽입하여 배포한다. 스텁 코드는 자신에 대한 공격을 탐지하기 위해 무결성 검증 코드를 포함한다. 사용자가 해당 APK를 설치·실행할 때, 스텁 코드는 자체의 무결성을 검증한 후, 암호화된 원본 실행코드를 복호화하고, 이를 동적 로딩(dynamic loading)하여 실행한다. 앱의 원본 실행코드는 암호화되어 배포되므로 지적재산권을 효과적으로 보호할 수 있다. 또한, 스텁 코드에 대해 무결성을 검증하므로, 제안 기법의 우회 가능성을 차단한다. 우리는 15개의 안드로이드 앱에 제안 기법을 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 실험 결과, 13개의 앱이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.643-653
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• 2018

자마린은 대표적인 크로스 플랫폼 개발 프레임워크로, 안드로이드, iOS, 또는 Windows Phone등의 여러 플랫폼을 위한 모바일 앱을 C#으로 작성하게 해준다. 모바일 앱 개발자들은 기존의 C# 코드를 재사용하고 여러 플랫폼간에 상당한 코드를 공유할 수 있어 개발 시간과 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 한편, 멀웨어 작성자들 또한 자마린을 이용하여 악성 앱 제작 시간과 비용을 최소화하면서 더 많은 플랫폼에 악성 앱을 전파할 수 있다. 이에 대응하기 위해서 자마린으로 작성된 멀웨어를 분석하고 탐지하는 방안이 필요하다. 그러나 현재 자마린으로 작성된 앱에 대한 분석 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 자마린으로 개발된 안드로이드 앱의 구조를 파악하고 앱 코드를 정적으로 분석하는 기법을 제안한다. 또한, 코드 난독화가 적용된 앱에 대해서도 정적으로 역공학하는 방법을 보인다. 자마린으로 개발된 앱은 자바 바이트코드, C# 기반의 DLL 라이브러리, C/C++ 기반의 네이티브 라이브러리로 구성되어 있으며, 이들 서로 다른 유형의 코드들에 대한 정적 역공학 기법에 대해서 연구하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.27-35
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• 2018

공인인증서는 개인을 증명하거나 통신간의 위변조 등을 방지하기 위하여 공인인증기관에서 발행하는 전자화된 정보로써 사이버 상의 인감도장이라 할 수 있다. 공인인증서는 암호화 된 파일의 형태로 PC 및 스마트폰에 저장되어 인터넷뱅킹 및 스마트뱅킹 서비스를 이용할 때 개인을 증명하기 위해 사용하기 때문에 외부로 유출될 경우 위험할 수 있다. 급증하는 안드로이드 기반 악성 어플리케이션 중 파일로 존재하는 공인인증서와 개인정보 등을 외부의 서버에 전송하는 악성 어플리케이션 또한 발견되고 있다. 본 논문은 공인인증서 탈취 악성코드를 사전에 판단하여 차단하기 위해 안드로이드 기반 동적 분석 도구인 DroidBox를 이용하여 공인인증서 외부 유출행위 여부를 판단하는 방안을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.33-41
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• 2011

최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.15-25
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• 2017

소프트웨어 가치와 중요성이 커짐에 따라 소프트웨어의 도용이 증가하고 있어 이에 대한 대책으로 소프트웨어 도용을 정확히 탐지하는 방안이 필요하다. 특히 안드로이드 앱의 경우, 소프트웨어 도용이 상대적으로 용이한 반면 안드로이드 마켓 상에서는 불법 앱에 대한 적절한 검수를 수행하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 도용을 탐지하기 위해 실행파일 수준에서 안드로이드 앱 간의 유사도를 효과적으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 유사도 측정을 위한 주요 특징정보로, 안드로이드 앱의 실행파일을 정적으로 분석하여 메소드 참조 빈도와 매니페스트 정보를 추출한다. 각 앱을 이 두 가지 특징정보들의 n-차원 벡터로 표시하고, 코사인 유사도를 사용하여 두 앱의 유사도를 측정한다. 제안 기법을 검증하기 위해 대표적인 소스코드 기반의 유사도 측정 기법과 본 논문에서 제안한 기법을 비교 평가한다. 소스파일과 실행파일이 함께 주어진 안드로이드 앱을 대상으로 진행한 실험에서, 본 논문에서 제안한 실행파일 수준의 유사도 측정 결과와 기존의 잘 알려진 소스파일 수준의 유사도 측정 결과가 동등한 수준으로 나왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.641-649
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• 2020

As the usage of mobile devices extremely increases, malicious mobile apps(applications) that target mobile users are also increasing. It is challenging to detect these malicious apps using traditional malware detection techniques due to intelligence of today's attack mechanisms. Deep learning (DL) is an alternative technique of traditional signature and rule-based anomaly detection techniques and thus have actively been used in numerous recent studies on malware detection. In order to develop DL-based defense mechanisms against intelligent malicious apps, feeding recent datasets into DL models is important. In this paper, we develop a DL-based model for detecting intelligent malicious apps using KU-CISC 2018-Android, the most up-to-date dataset consisting of benign and malicious Android apps. This dataset has hardly been addressed in other studies so far. We extract OPcode sequences from the Android apps and preprocess the OPcode sequences using an N-gram model. We then feed the preprocessed data into LSTM and apply the concept of Information Gain to improve performance of detecting malicious apps. Furthermore, we evaluate our model with numerous scenarios in order to verify the model's design and performance.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.350-358
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• 2017

최근에 발생한 네이트와 옥션, 농협 등의 기업 및 대형 포털 웹 사이트에서의 도용된 ID와 패스워드를 이용한 개인 정보의 유출 사고는 개인 정보 보호의 중요성을 시사한다. 사용자 계정에 대한 접근을 실시간으로 관리하면, 사용자는 개인 정보 유출이 발생하기 전에 해당 접근을 차단할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 포털 사이트로부터 인가 받은 ID와 패스워드를 타인이 사용하여 접속하는 경우에 발생 가능한 개인 정보의 유출 사고를 방지하기 위한 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자에게 로그인 상태 정보를 가시화하여 보여주고 필요에 따라 특정 IP(Internet Protocol)와 시간에 따른 정보를 확인할 수 있는 모바일 상태 제어 앱을 제안함으로써, 실시간으로 사용자 계정의 로그인 상태를 제어한다. 또한 IP 주소를 변경하며 접속하는 duplicated login을 탐지하고 차단하기 위한 방안을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1386-1396
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• 2015

안드로이드(Android) 어플리케이션(앱)의 신뢰성과 사용성 검증을 위해, 앱의 기능 검사와 크래쉬(Crash) 탐지 등을 위한 다양한 GUI 테스팅(Graphical User Interface Testing) 기법이 널리 사용되고 있다. 그 중 모델 기반(Model-based) GUI 테스팅 기법은 GUI 모델을 이용해 테스트 케이스를 생성하기 때문에, 기법의 유효성(Effectiveness)은 기반 모델의 정확도에 의존적이다. 따라서 모델 기반 기법의 유효성 향상을 위해서는 테스트 대상 앱의 행위를 충분히 반영할 수 있는 모델 생성 기법이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 GUI 상태를 정밀하게 구분하는 계층적 화면 비교 기법을 통해 테스팅의 유효성과 효율성을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 연구 기법과의 비교 실험을 통해 제안 기법이 유효한 모델의 효율적 생성을 가능하게 함을 확인함으로써, 모델 기반 안드로이드 GUI 테스팅의 성능 향상 가능성을 제시한다.