• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.107-113
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• 2021

본 논문에서는 안드로이드 앱 설명이 애플리케이션 품질 측정에 충분한 권한 사용을 제공하는 지에 대해 연구하였다. 안드로이드 애플리케이션 설명은 품질측정, 기능추천(functionality recommendation), 말웨어감지와 같은 다양한 목적으로 분석된다. 그러나 많은 앱들이 설명에서 실수 혹은 고의로 권한 사용을 공개하지 않는다. 이전 연구에서는 가장 중요한 것은 애플리케이션 설명에서 권한 사용에 대한 내용이 없거나 부족하면 애플리케이션 설명을 정확하게 분석할 수 없었다. 권한과 앱 설명 간의 일관성을 평가하기 위해 29,270개의 애플리케이션 설명에 대한 안드로이드 권한을 예측하는 방법을 구현했다. 결과로 앱 설명의 25%는 권한에 대한 의미를 포함하지 않았으며 앱 설명의 57%는 권한 사용에 대한 내용을 정확하게 반영 할 수 없다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.275-288
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• 2016

본 논문에서는 현재 스마트 모바일 장치의 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있는 안드로이드의 보안에 대하여 연구하였다. 안드로이드의 보안 장치들 중 플랫폼 자원을 보호하기 위하여 제공되는 권한은 기능에 따라 세밀하게 권한을 조정할 수 없으며 사용자가 애플리케이션의 권한을 제한하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 프레임워크 레벨에서 애플리케이션의 플랫폼 자원에 대한 접근 제어할 수 있도록 하는 MacDroid를 제안한다. MacDroid는 기존의 권한을 세분화하여 기능 단위로 정책을 설정하여 강제하며, 설정된 정책을 바로 애플리케이션의 행위에 적용이 가능하다. 기존의 플랫폼과 MacDroid를 적용한 플랫폼을 비교하여 적은 오버헤드로 애플리케이션의 플랫폼 자원 접근에 대하여 정책을 강제가 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.151-156
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• 2011

대표적인 스마트폰 플랫폼의 하나인 구글 안드로이드는 응용프로그램 권한기반 보안모델을 채택하고 있다. 이는 응용프로그램의 시스템 자원에 대한 부적절한 접근을 제한하여 보안위협을 줄이기 위한 방법이지만 권한의 선택적 허용이 불가능한 점, 한번 권한이 부여된 경우 이를 되돌릴 수 없는 점, 사용자 ID 공유에 따른 권한의 공유를 사용자가 알 수 없는 점 등 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 안드로이드 보안 모델의 한계점을 개선하기 위해 사용자가 응용프로그램이 요구하는 권한을 유연하게 설정할 수 있는 기법을 설계, 구현하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 설계목표는 기존 보안모델의 수정을 최소화하면서 보안성과 사용자 편의성을 향상하는 것이며, 구현된 기법의 동작 검증은 안드로이드 에뮬레이터 상에서 실제 응용프로그램 수행을 통해 이루어졌다.

• 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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• 제17권1호
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• pp.91-99
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• 2016

안드로이드 운영체제의 보안체계는 샌드박스와 권한모델을 적용하고 있다. 특히 권한모델은 설치시점 확인과 all-or-nothing 정책을 운영하고 있기 때문에 안드로이드는 앱을 설치할 때 필요한 권한에 대해 사용자 동의를 요구하고 있다. 하지만 안드로이드 권한에 대한 사용자의 인식은 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 실제 모바일 앱을 대상으로 권한요구 실태를 조사하고 금융회사를 중심으로 모바일 서비스 제공자가 모바일 앱의 최소권한 정책에 위배되는 사항을 자체점검하고자 할 때 활용가능한 중점 점검항목과 방법을 제시하고 그 유용성에 대해 알아보고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2591-2611
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• 2020

Botnets have become one of the most significant threats to Internet-connected smartphones. A botnet is a combination of infected devices communicating through a command server under the control of botmaster for malicious purposes. Nowadays, the number and variety of botnets attacks have increased drastically, especially on the Android platform. Severe network disruptions through massive coordinated attacks result in large financial and ethical losses. The increase in the number of botnet attacks brings the challenges for detection of harmful software. This study proposes a smart framework for mobile botnet detection using static analysis. This technique combines permissions, activities, broadcast receivers, background services, API and uses the machine-learning algorithm to detect mobile botnets applications. The prototype was implemented and used to validate the performance, accuracy, and scalability of the proposed framework by evaluating 3000 android applications. The obtained results show the proposed framework obtained 98.20% accuracy with a low 0.1140 false-positive rate.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.389-396
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• 2022

Smartphones are growing more susceptible as technology develops because they contain sensitive data that offers a severe security risk if it falls into the wrong hands. The Android OS includes permissions as a crucial component for safeguarding user privacy and confidentiality. On the other hand, mobile malware continues to struggle with permission misuse. Although permission-based detection is frequently utilized, the significant false alarm rates brought on by the permission-based issue are thought to make it inadequate. The present detection method has a high incidence of false alarms, which reduces its ability to identify permission-based attacks. By using permission features with intent, this research attempted to improve permission-based detection. However, it creates an excessive number of features and increases the likelihood of false alarms. In order to generate the optimal number of features created and boost the quality of features chosen, this research developed an intersection feature approach. Performance was assessed using metrics including accuracy, TPR, TNR, and FPR. The most important characteristics were chosen using the Correlation Feature Selection, and the malicious program was categorized using SVM and naive Bayes. The Intersection Feature Technique, according to the findings, reduces characteristics from 486 to 17, has a 97 percent accuracy rate, and produces 0.1 percent false alarms.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1611-1622
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• 2015

안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.79-80
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• 2018

안드로이드 운영체제는 앱을 설치하거나 실행할 때 사용자가 해당 앱이 요청하는 권한들을 승인하도록 하고 있으나, 일반적인 사용자들은 이를 주의 깊게 확인하지 않고 승인하는 경우가 많으며, 과도한 권한들을 요구하는 앱의 실행은 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 제공하는 기능들에 비해 과도한 권한들을 요구하는 안드로이드 앱들을 탐지하는 모델을 제안한다. 먼저 손전등, 다이어리, 지불(페이) 및 채팅 앱 207개를 대상으로 요구하는 권한들을 조사하여 정리하였다. 조사 결과를 기준으로 설치 또는 실행하려는 앱이 어느 정도의 권한들을 요구하는지 가늠할 수 있다. 설치된 앱들의 요구 권한들을 조회할 수 있는 앱 프로토타입을 개발하였으며, 향후 모델의 구체화 및 검증을 거쳐, 프로토타입에 적용할 계획이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.47-54
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• 2015

The popularity and adoption of smart-phones has greatly stimulated the spread of mobile malware, especially on the popular platforms such as Android. The fluidity of application markets complicate smart-phone security. There is a pressing need to develop effective solutions. Although recent efforts have shed light on particular security issues, there remains little insight into broader security characteristics of smart-phone application. Now, the analytical methods used mainly are the reverse engineering-based analysis and the sandbox-based analysis. Such methods are can be analyzed in detail. but, they take a lot of time and have a one-time payout. In this study, we develop a system to monitor that mobile application permissions at application update. We had to overcome a one-time analysis. This study is a service-based malware analysis, It will be based will be based on the mobile security study.