안드로이드 사용자의 증가와 함께 안드로이드를 타겟으로 하는 악성코드가 급격하게 증가하고 있으며, 대부분의 악성코드는 사용자의 개인정보 유출을 목적으로 하고 있다. 최근 국내에서도 악성코드를 이용해 개인정보를 유출하고, 소액결제를 시도하는 '체스트'라는 악성코드가 출현하여 금전피해를 발생시켰다. 안드로이드 플랫폼에서 개인정보 유출을 탐지하기 위한 다양한 기법들이 제안되었지만, 기존 기법들은 안드로이드 보안모델의 특성상 사용자의 스마트폰에 적용이 어려운 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 커널레벨의 시스템 콜 후킹과 white-list 기반의 접근정책을 이용해 허용되지 않은 개인정보의 접근과 인터넷 연결을 실시간으로 탐지하고, 차단하는 기법을 제안하였다. 또한 구현을 통해 실제 사용자의 스마트폰에 적용이 가능함을 증명하였다.
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.
스마트기기 시장의 성장과 함께 모바일 환경에서 악성행위가 그 영역을 점차 확대하고 있다. 이에 따라 악성앱 분석에 대한 연구가 진행되어 앱 분석을 위한 자동 분석 도구가 나오면서, 오히려 이런 자동 분석도구들로 인해 기존의 앱 보안을 위한 도구들이 공격자에게 무력해지는 부작용이 일어난다. 본 논문은 일반적인 안드로이드 앱에 적용할 수 있는 범용적인 보호 기법이 아닌 보안 토큰을 가진 스마트 기기 사용자가 이용하는 안드로이드 앱에 적용할 수 있는 앱 보호 기법에 대해 제안한다. 보안 토큰이 삽입되지 않은 경우 앱이 정상적으로 메모리로 적재되지 못하며, 해당 기법으로 보호된 부분은 노출되지 않도록 하는 것을 특징으로 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.286-293
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2021
Recently, the quick development rate of apps in the Android platform has led to an accelerated increment in creating malware applications by cyber attackers. Numerous Android malware detection tools have utilized conventional signature-based approaches to detect malware apps. However, these conventional strategies can't identify the latest apps on whether applications are malware or not. Many new malware apps are periodically discovered but not all malware Apps can be accurately detected. Hence, there is a need to propose intelligent approaches that are able to detect the newly developed Android malware applications. In this study, Radial Basis Function (RBF) networks are trained using known Android applications and then used to detect the latest and new Android malware applications. Initially, the optimal permission features of Android apps are selected using Information Gain Ratio (IGR). Appropriately, the features selected by IGR are utilized to train the RBF networks in order to detect effectively the new Android malware apps. The empirical results showed that RBF achieved the best detection accuracy (97.20%) among other common machine learning techniques. Furthermore, RBF accomplished the best detection results in most of the other measures.
안드로이드 환경에서 악의적인 역공학으로부터 APK(Android application PacKage)를 보호하기 위해 다양한 난독화 도구가 이용되고 있다. 그러나 이런 난독화 도구는 악의적인 공격자에 의해 악용될 수 있으며, 실제로 많은 공격자들이 안티 바이러스 등에 의한 탐지를 우회하기 위해 악성 APK를 난독화하고 있다. 난독화된 악성 APK는 역난독화가 되지 않으면 그 기능성을 분석하는 것이 어렵기 때문에, 난독화된 악성 APK에 대응하기 위해서는 역난독화 방안이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구로 난독화된 APK를 분석하고, 적용된 난독화 기법을 정적으로 식별하고 역난독화할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 이를 기반으로 난독화 옵션 식별 및 역난독화가 가능한 자동화된 도구를 구현하여 검증한 결과를 제시한다.
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.
현재 스마트폰 사용자의 증가에 따른 영향으로 스마트폰 기반의 악성코드가 많이 발견되고 있다. 그 중에서 안드로이드(android) 악성코드의 개체수가 많은 것은 사용자와 개발자에 대한 개방형 정책과 시스템 접근의 용이성에서 원인을 찾을 수 있다. 인텐트(intent)는 안드로이드 어플리케이션간의 메시지 객체를 전송하여 해당 컴포넌트를 사용할 수 있게 하는 통신 매커니즘이다. 인텐트의 이용은 기존에 존재하는 컴포넌트를 재사용하여 개발자에게 편의성을 제공하지만 보안적인 측면에서는 취약점으로 활용될 수 있다. 인텐트의 보안 취약점은 어플리케이션의 주어진 고유 권한을 임의로 사용 가능하게하고 의도한대로 어플리케이션을 제어할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 이용자가 커스텀 커널(custom kernel) 사용에 따른 인텐트 보안 취약점에 대해서 대응한다. 브로드캐스트 인텐트의 취약점은 브로드캐스트 리시버에 주요 인텐트를 등록하여 탐지와 차단을 한다. 또한 검증되지 않은 인텐트의 접근 흐름을 실시간으로 감시하여 보안 취약성을 탐지하는 기법을 제안한다.
많은 리눅스 운영체제와 안드로이드 운영체제에서 Ext4 파일 시스템을 사용하고 있어 디지털 포렌식 관점에서 Ext4 파일 시스템 상의 삭제 파일 복구가 현안이 되고 있다. 본 논문은 Ext4 파일 시스템에서 파일의 할당, 삭제 시 특징을 분석함으로써 삭제된 파일에 대한 복구 방법을 제시하였다. 특히 안드로이드 운영체제의 파일 할당 정책을 바탕으로 비 할당 영역에 조각나 있는 삭제된 파일에 대한 복구 방법을 제시한다.
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.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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