안드로이드 애플리케이션 개발 시 특정 기능을 수행하기 위해 필수적으로 AndroidManifest.xml 파일에 권한을 등록한다. 등록된 권한은 애플리케이션 설치 시 사용자에게 동의를 요구하며 애플리케이션을 설치하기 위해 해당 애플리케이션이 요구하는 사용 권한 모두를 동의해야 한다. 애플리케이션이 요구하는 권한에 동의하지 않을 경우 애플리케이션 설치가 취소되며, 권한 요구에 대한 동의 없이 애플리케이션을 설치할 수 없다. 이러한 이유로 대부분의 사용자는 애플리케이션이 본래의 기능과 맞지 않는 필요 범위 이상으로 요구하는 권한까지도 상세하게 살펴보지 않고 동의하여 본래의 기능과 관계없는 권한을 통해 개인정보 유출, 비정상적인 과금 유발 등 다양한 보안위협이 발생한다. 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션의 APK 파일을 통해 애플리케이션이 요구하는 권한과 실제 애플리케이션이 기능 제공을 위해 사용하는 API 목록을 확인하여 애플리케이션이 필요 범위 이상으로 요구하는 권한을 분석한다. 또한, 애플리케이션 업데이트 시 API 추가로 인해 발생할 수 있는 보안위협을 분석한다. 이를 통해 필요 범위 이상으로 요구하는 권한으로 발생할 수 있는 보안위협에 대해 사전에 인지하여 이를 방지할 수 있도록 한다.
최근 교육현장에서 학습에 모바일을 사용하고자 하는 아이디어는 모바일의 이동성, 현장성, 휴대성, 시성, 학습정보 접근의 용이성이라는 장점에서부터 시작된다. 특히 안드로이드폰에서 구글맵 API와 GPS를 기반으로 현재 위치의 정보(지리 및 문화관련 사진과 텍스트 등)를 공유할 수 있는 본 연구의 애플리케이션은 이러한 장점들을 적극적으로 활용한 것이며 교실밖에서, 또 정규수업 이후에도 활용할 수 있어서 지속적인 학습 자원의 관리와 자기 주도적 학습의 가능성을 열어두고 있기에 더욱 효과적이라고 할 수 있다.
본 논문에서는 Android 앱 기반의 새로운 문화재 관광 가이드 서비스를 제안한다. 본 서비스는 Google Map API와 문화재청에서 제공하는 전국 지정문화재 현황 API를 활용하여 문화재의 위치와 음성 가이드 서비스를 제공한다. 먼저 자신의 위치를 기반으로 주변의 문화재를 지도에 마커를 통하여 표시 해준다. 이는 위치 검색을 통하여 위치를 지정하여서도 가능하다. 마커가 표시된 문화재에 NFC태그를 설치하여 태그를 할 때 음성 가이드 서비스를 제공한다. 뿐만 아니라 마커가 표시된 문화재의 정보를 리스트로 나타내어 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 이 서비스를 통해 기존 여행 가이드를 통해 제공받던 서비스를 무료로 편리하게 제공받을 수 있으며 이로 인해 더 많은 문화 관광이 활성화 될 수 있다.
본 논문에서는 음성인식 기술의 현황을 소개하고 기본적인 음성인식 기술과 알고리즘을 먼저 알아본 뒤에, 음성인식 기술에 필요한 API의 코드 흐름에 대해 설명을 할 것이다. 음성인식 API중에 가장 유명한 검색엔진을 가진 구글, 네이버 다음 카카오 각각의 Application Programming Interface(API)를 안드로이드 스튜디오 툴을 이용하여 음성인식이 가능한 앱을 만든다. 그런 뒤 성별, 나이별, 지역별에 따라 사람들의 표준어, 방언에 대한 음성인식 실험을 하여 음성 인식 정확도를 표로 정리한다. 방언에 대한 실험 지역으로는 방언의 정도가 심한 경상도, 충청도, 전라도 방언에 대해 실험하였고, 표준화된 방언를 기준으로 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 나온 문장에 따라 띄어쓰기, 받침, 조사, 단어를 기반으로 문장의 정확성을 확인하여 각각의 오류의 개수를 숫자로 표현하였다. 결과적으로 방언과 표준어의 음성 인식률에 따라 각각의 API의 장점에 대해서 소개하고, 어떤 상황에서 가장 효율적으로 사용할지에 대해 기본적인 틀을 마련하고자 한다.
안드로이드 운영체제는 웹페이지에서 사용자가 입력하는 보안 정보를 가로채는 피싱 공격에 노출되어 있다. 본 논문은 피싱 공격을 가능하게 하는, 두 가지 보안 취약점을 발견하였다. 첫째, always-on-top 기법은 공격 앱이 최상위 화면 위에 투명한 UI를 배치하여 사용자의 입력을 가로챌 수 있게 한다. 둘째, 공격 앱이 웹 브라우저가 현재 방문 중인 웹페이지의 정보를 안드로이드 API를 통해 접근할 수 있다. 본 논문은 이 취약점을 이용하여 웹페이지를 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 보안 관련 웹페이지 방문을 탐지하고, 이 웹페이지에 입력하는 정보를 탈취한다. 인기 있는 웹사이트를 대상으로 한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도와 공격 위험성을 확인하였다.
본 논문에서는 안드로이드 스마트폰 환경에서 높은 점유율을 가진 카카오톡 모바일 메신저 앱에 대하여 행정안전부가 고시한 Android-JAVA 시큐어 코딩가이드의 입력 데이터 검증 및 표현, API악용, 보안특성, 시간 및 상태, 에러처리, 코드 품질, 캡슐화 등 18가지 보안 취약점을 분석하고, 해당 취약점에 대한 시큐어 코딩 기법을 적용한다. 먼저 현재 상용화되고 있는 카카오톡 모바일 메신저 코드를 역공학(리버스엔지니어링)방법을 이용하여 코드단에서 소스를 분석한다. 실제 코드에서 시큐어 코딩이 안드로이드 스마트폰 환경에서 행정안전부가 고시한 Android-JAVA 시큐어 코딩가이드를 기준으로 취약한 부분을 찾고, 적용이 안 되어 있는 부분에 안드로이드 환경에 맞는 시큐어 코딩 기법을 적용한다.
Jae Hyun Ahn;Hang Ju Lee;Se Yeon Lee;Ji Won Han;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권11호
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pp.65-71
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2023
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 국내 여행지 및 지역 축제 정보를 제공하는 Walking Life Festival 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 스마트폰 내장 센서 중 걸음 횟수 센서(Step Counter Sensor)와 걸음 감지 센서(Step Detector Sensor), 가속도 센서(Acceleration Sensor), GPS 센서 등을 활용한다. 그리고 Google Map API와 Public Open API를 활용하여 국내 여행지 및 지역 축제정보를 제공한다. 이 애플리케이션은 Shared preference API를 사용하여 자동 로그인 기능을 구현한다. 그리고 로그인 정보를 데이터베이스에 저장할 때는 해시 알고리즘을 통해 입력된 평문 데이터를 받아서 암호화하여 저장한다. Google Map은 Google.maps.LatLngBounds() 메서드를 활용해서 객체를 생성한 후 extends 메서드를 통해 위치정보를 전송하도록 구현한다. 또한, 이 애플리케이션은 국내 여행지와 관련된 지역 축제 개최 시기를 알림으로써 축제 참여 기회를 높임으로써 국내 관광 산업 활성화에 기여한다.
모바일 악성 앱이 급증하고 있으며, 전 세계 모바일 OS 시장의 대부분을 차지하고 있는 안드로이드가 모바일 사이버 보안 위협의 주요 대상이 되고 있다. 따라서 빠르게 진화하는 악성 앱에 대응하기 위해 인공지능 구현기술 중 하나인 기계학습을 활용한 악성 앱 탐지 기법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 악성 앱의 탐지성능을 향상할 수 있는 특성 선택 및 특성 추출을 이용한 특성 선별 방법을 제안하였다. 특성 선별 과정에서 특성 개수에 따라 탐지 성능이 향상되었으며, 권한보다 API가 상대적으로 좋은 탐지 성능을 보였고, 두 특성을 조합하면 평균 93% 이상의 높은 탐지 정밀도를 보여 적절한 특성의 조합이 탐지 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
구글의 모바일 앱 마켓인 구글 플레이에 신규 등록되는 안드로이드 앱의 증가 추세를 보면 안드로이드 플랫폼의 급속한 확산을 실감할 수 있다. 이러한 안드로이드 대중화의 원인 중 하나는 지속적인 플랫폼 업그레이드에 있다. 안드로이드 플랫폼 4.0 이후 버전에 추가된 기능들 중 하나는 스마트 기기들간 별도의 중간 연결매체 없이 통신할 수 있는 WiFi-Direct의 지원이다. 본 논문은 WiFi-Direct를 기반으로 한 소규모 즉석 회의를 지원하는 앱을 위한 설계 및 구현 기법을 제안한다. 제안된 즉석 회의 앱은 인터넷 접속이 용이하지 않은 상황에서 이용 가능하고, 회의 자료 공유 기능, 자료 노트 기능, 실시간 원격화면 제어 기능, 회의 참여자 그룹 지정 기능 등을 제공한다. 개발 결과는 안드로이드 플랫폼의 WiFi-Direct API들이 소규모 즉석 회의 응용 도메인에 효과적으로 적용될 수 있음을 증명한다.
본 논문은 안드로이드 플랫폼에서 악성 어플리케이션을 탐지하기 위한 연구로, 안드로이드 악성 어플리케이션에 대한 위협과 행위 분석에 대한 연구를 바탕으로 머신러닝을 적용한 악성 어플리케이션 탐지를 수행하였다. 안드로이드의 행위 분석은 동적 분석도구를 통해 수행할 수 있으며, 이를 통해 어플리케이션에 대한 API Calls, Runtime Log, System Resource, Network 등의 정보를 추출할 수 있다. 이 연구에서는 행위 분석을 통한 특징 추출을 머신러닝에 적용하기 위해 특징에 대한 속성을 변환하고, 전체 특징에 대한 머신러닝 적용과 특징들의 연관분석을 통한 주성분분석으로 특징간의 상관분석으로 얻은 머신러닝 적용을 수행하였다, 이에 대한 결과로 악성 어플리케이션에 대한 머신러닝 분류 결과는 전체 특징을 사용한 분류 결과보다 주요 특징을 통한 정확도 결과가 약 1~4%정도 향상되었으며, SVM 분류기의 경우 10%이상의 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 통해서 우리는 전체적인 특징을 이용하는 것보다, 주요 특징만을 통해 얻을 결과가 전체적인 분류 알고리즘에 더 좋은 결과를 얻을 수 있고, 데이터 세트에서 의미있는 특징을 선정하는 것이 중요하다고 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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