• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.525-532
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• 2013

최근 빠르게 대중화된 스마트폰은 이제 생활 필수요소로서 우리의 삶 속 깊숙이 자리 잡고 있으며, 다양한 기능을 제공하는 애플리케이션(앱)은 쇼핑, 뱅킹, SNS, 게임 등 풍부한 서비스는 물론 효율적인 업무 수행을 위한 스마트워크 모바일 오피스 등의 영역으로 확산되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 앱스토어라 불리는 애플리케이션 마켓에서 쉽게 다운로드가 가능한 반면 개발자들 또한 쉽게 업로드 할 수 있어 많은 보안 위협이 존재하고 있다. 따라서 작전용 앱은 민간 앱과 동일하게 인터넷 기반의 상용 앱스토어를 통해 배포할 경우 각종 보안위협에 노출될 수밖에 없다. 이러한 현실을 극복하기 위해, 본 연구에서는 군내 스마트기기에서 사용할 군용 앱 개발 배포 시 보안 점검 및 각종 위해 요인의 사전 차단이 통합적으로 수행 가능한, 군전용 밀리터리 앱스토어와 앱 보안성 검증시스템의 구축 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.587-590
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• 2014

스마트기기의 보급이 증가함에 따라 앱스토어 시장이 거대하게 형성되었고, 지금 이 시점에도 하루가 다르게 그 규모가 증가하고 있다. 이에 따라 기업 및 개인의 이익을 위해 스마트기기의 보안을 위협하는 악성앱들이 앱스토어에 심심치 않게 등장하고 있다. 단말기 보안은 국가와 기업, 그리고 많은 대학에서 연구를 통해 다양한 솔루션을 내놓고 있다. 하지만 악성앱이 앱스토어에 등록되지 않도록 어플리케이션 등록단계에서 차단하는 정책적인 접근에 대한 연구와 솔루션에 대해서는 앱스토어를 운영하는 기업에 전적으로 일임하고 있으며, 그 기준도 미흡하여 다양한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 현재 앱스토어의 보안정책의 문제점을 분석한 뒤 한계점을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.357-367
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• 2020

2018년 시만텍 보고서에 따르면, 모바일 환경에서 변종 악성 앱은 전년도 대비 54% 증가하였고, 매일 24,000개의 악성 앱이 차단되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성 앱 분석 기술의 사용 한계를 파악하고, 신·변종 악성 앱을 탐지하기 위하여 기계학습을 통한 악성 앱 탐지 기법이 연구되고 있다. 하지만, 기계학습을 적용하는 경우에도 악성 앱의 특성을 적절하게 선택하여 학습하지 못하면 올바른 결과를 보일 수 없다. 본 연구에서는 신·변종 악성 앱의 특성을 찾아낼 수 있도록 개선된 특성 선택 방법을 적용하여 학습 모델의 정확도를 최고 98%까지 확인할 수 있었다. 향후 연구를 통하여 정밀도, 재현율 등 특정 지표의 향상을 목표로 할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.835-838
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• 2012

최근 스마트폰의 폭팔적인 증가와 함께 사용 환경개선도 이루어 지고 있다. 또한 Wi-Fi 존의 증가와 LTE같은 빠른 네트워크 환경은 사용자 중심의 수 많은 앱을 탄생시키고 있다. 안드로이드는 애플의 iOS와는 다른 오픈소스 정책으로 플랫폼 소스가 공개되어 있어 많은 개발자가 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 안드로이드는 앱(App) 검증 체계가 미흡하기 때문에 악성코드 등으로 인한 위협요소가 존재하고 있다. 또한 파일 시스템은 임의적 접근제어방식으로 공격자가 취약점을 통해 관리자 권한을 얻어 시스템 자원을 제어할 수 있기 때문에 위협요소가 다분하다. 본 논문에서는 스마트폰 앱이 호출하는 시스템 API 및 네트워크 자원사용 패턴을 분석하여 부정 앱을 차단하는 방법을 제안하였다. 제안 방법으로 실험한 결과 API호출 빈도 및 자원 사용률이 최소 기준치 이하로 검출된 경우를 제외한 평가대상은 모두 검출하여 보안성 강화에 효과적인 것으로 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.611-613
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• 2023

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.12-22
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• 2016

본 연구의 목적는 스마트폰 중독방지 앱을 통한 자기결정적 조절 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 스마트폰 중독방지 앱이 청소년 이용자의 자기결정적 동기를 촉진시키기 위한 기본심리욕구, 즉 자율성, 유능성, 관계성를 지지하는 속성을 가지고 있는지를 내용분석을 통해 살펴보았다. 26개의 중독방지 앱을 분석하였고, 그 중에서 8개는 자녀폰 연동 부모관리형 앱, 18개는 자기관리형 앱이었다. 내용분석 결과, 분석된 앱 중에서 오직 3개의 앱만이 자율성, 유능성, 관계성을 지지하는 속성을 모두 가지고 있었다. 자기관리형 앱의 경우, 대부분이 차단 제한 잠금 등 이용환경을 자율적으로 설정하는 기능을 제공하는 등 자율성 지지 속성들을 가지고 있었으나, 대상 행동을 유지하는 데 도움이 되는 유능성과 관계성 속성은 매우 낮았다. 자녀폰 연동 부모관리형 앱은 자율성, 유능성, 관계성 속성이 모두 낮았으며, 자기결정적 동기를 저해하는 통제성이 상당히 높았다. 이러한 연구결과는 현재 유통되고 있는 중독방지 앱이 청소년 이용자의 자기결정적 조절동기를 촉진시키는 데 한계가 있음을 보여준다. 이용자의 자율성, 유능성, 관계성 욕구를 고려한 중독방지 앱 개발이 요구된다.

• 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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권4호
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• pp.187-194
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• 2012

안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열 분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화 할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.458-460
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• 2021

우리나라 재난안전통신망 제공 및 응용 서비스는 개발 추진, 초기 구축, 실증 및 초기 서비스 단계로 재난안전통신망 모바일 앱에 대한 보안 대응은 아직 미흡하다. 재난안전통신망(PS-LTE)에서 사용할 수 있는 단말은 개방형 안드로이드 기반 전용 단말로 다양한 모바일 악성코드에 사용될 수 있는 취약성이 잠재적으로 존재하기 때문에 미국의 FirstNet Certified 및 구글의 Google Play Protect와 비슷한 선제적 대응이 필요하다. 본 논문에서는 응용서비스 앱을 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하기 전, 악성 앱 및 정상 앱에 대해 데이터 셋을 구축하여 특징을 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행하며, 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우 앱 스토어에 등재하는 방안을 제안한다. 해당 방안으로 악성행위 앱 등재를 사전에 차단하는 서비스 제공이 필수가 되어 공인된 인증을 부여함으로써 재난안전통신망의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱을 재난안전 제공 및 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 재난안전통신망의 안전성을 확보할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.55-61
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• 2015

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.