• 융합보안논문지
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• 제15권1호
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• pp.3-9
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• 2015

본 논문에서는 테인트드로이드(TaintDroid)를 이용한 스미싱 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰 사용자가 스미싱으로 의심되는 URL이 포함된 문자메시지를 수신 하였을 때 테인트드로이드 서버로 URL을 전송하여 테인트드로이드 서버의 가상디바이스에 해당 애플리케이션을 설치하여 악성행위를 탐지한다. 실제 스마트폰에서 스미싱으로 의심되어 설치하지 못하였던 애플리케이션은 가상 디바이스를 통하여 테스트하고 악성행위를 하는 애플리케이션인지의 여부를 판별한다. 본 논문에서 제안한 테인트드로이드를 이용한 스미싱 탐지 기법은 새로운 형태의 스미싱 문자메시지의 탐지가 가능하며 사용자가 분석결과를 통해 어떤 애플리케이션인지의 확인이 가능하다.

• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.707-714
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• 2014

스마트폰 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 정상 앱은 특정 개인정보를 외부로 전달하는 행위를 하며, 이러한 정상 앱의 행위는 악성 앱과 행위 측면에서 유사한 면을 지닌다. 즉, 정상 앱을 악의적인 목적으로 일부 조작한다면, 정상 앱은 쉽게 악성 앱으로 변조될 수 있다. 때문에 정상 앱이라 할지라도 개인정보의 유출 가능성을 사용자에게 앱 설치 이전에 경고해서 잠재적인 악의적 행위를 예방하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 추출된 API간 상호의존성 정보 내부에서 개인정보 탈취 및 유출 노드사이의 최단거리를 계산하여 개인정보 유출의 가능성을 지닌 의심스러운 일반 앱 탐지 방법을 제안한다. 또한 제안방법을 적용시켜 "LeakDroid"를 구현하였으며, 이를 검증하기 위해 악성 앱 250개와 일반 앱 1700개를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험결과 악성 앱은 96.4%의 탐지율을 달성하였고, 일반 앱은 1700개중 실제 68개의 앱에서 개인정보 유출을 의심할 수 있는 흐름을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2180-2197
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• 2019

With the proliferation of the Android malicious applications, malware becomes more capable of hiding or confusing its malicious intent through the use of code obfuscation, which has significantly weaken the effectiveness of the conventional defense mechanisms. Therefore, in order to effectively detect unknown malicious applications on the Android platform, we propose DroidVecDeep, an Android malware detection method using deep learning technique. First, we extract various features and rank them using Mean Decrease Impurity. Second, we transform the features into compact vectors based on word2vec. Finally, we train the classifier based on deep learning model. A comprehensive experimental study on a real sample collection was performed to compare various malware detection approaches. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms other Android malware detection techniques.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.169-176
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• 2016

안드로이드 플랫폼은 사용자 친화적으로 설계되어 있다. 하지만 이러한 친화적 설계는 취약점이 쉽게 발생할 수 있고, 일반적인 사용자는 쉽게 탐지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션 분석을 위한 유명한 오픈 소스 분석 도구를 설명하고, 현재 구글의 권한 그룹에 대한 정책의 위험성을 설명한 후 공격자의 권한 상승에 대한 위험을 완화하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 21,064의 악성코드 샘플을 조사하여 제안한 기술이 안전하지 않은 응용 프로그램 업데이트 탐지에 대한 증명을 하였을 뿐 아니라 보안 위협에 대한 인식을 고취시키고자 하였다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2736-2754
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• 2015

Android dominates the mobile operating system market, which stimulates the rapid spread of mobile malware. It is quite challenging to detect mobile malware. System call sequence analysis is widely used to identify malware. However, the malware detection accuracy of existing approaches is not satisfactory since they do not consider correlation of system calls in the sequence. In this paper, we propose a new scheme called Artificial Neural Networks (ANNs) on Co-occurrence Matrices Droid (ANNCMDroid), using co-occurrence matrices to mine correlation of system calls. Our key observation is that correlation of system calls is significantly different between malware and benign software, which can be accurately expressed by co-occurrence matrices, and ANNs can effectively identify anomaly in the co-occurrence matrices. Thus at first we calculate co-occurrence matrices from the system call sequences and then convert them into vectors. Finally, these vectors are fed into ANN to detect malware. We demonstrate the effectiveness of ANNCMDroid by real experiments. Experimental results show that only 4 applications among 594 evaluated benign applications are falsely detected as malware, and only 18 applications among 614 evaluated malicious applications are not detected. As a result, ANNCMDroid achieved an F-Score of 0.981878, which is much higher than other methods.

• 한국기록관리학회지
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• 제12권3호
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• pp.29-46
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• 2012

전자기록물에 포함된 첨부 파일의 포맷을 이해하지 않은 상태의 전자 기록은 이해할 수 없는 일련의 비트에 지나지 않으므로 기록물을 장기 보존하기 위해서는 포맷의 다양성과 소멸 가능성에 대응할 수 있도록 포맷 정보를 관리하여야 한다. 본 연구에서는 다양한 형식의 전자파일(MS 오피스 계열(PPT, DOC, XLS, PPTX, DOCX, XLSX), HWP, PDF, GIF, JPEG, PNG, TIFF 등)을 육안으로 확인하지 않고, 전자파일 헤더에서 포맷 정보를 추출하여 파일 확장자와 비교하는 포맷검증 도구와 디지털컴포넌트의 유효성을 검사하는 도구를 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.229-232
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• 2010

Smart Phone 사용이 증가되고 있다. Smart Phone에서 인터넷에 접속하여 원하는 뉴스나 동영상을 보거나 어플리케이션을 다운받아서 실행할 수 있다. 하지만 무선인터넷은 인터넷의 취약점으로 인하여 Smart Phone 보안의 취약성도 발견되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 Smart Phone에서 인터넷에 접속할 때에 발생하는 취약점을 분석한다. Smart Phone에서 사용하는 정보를 네트워크 패킷 분석 툴을 이용하여 패킷을 캡처하고, 내용을 분석한다. 분석한 내용을 기반으로 Smart Phone에서 인터넷 이용 시 메신저, ID, 비밀번호를 확인하여, 실제 인터넷에서 ID, 비밀번호로 접속하여 개인정보를 탈취할 수 있는 해킹 과정을 시연한다. 본 연구는 Smart Phone에서 해킹과 보안과정을 연구하여 인터넷 정보통신 강국 코리아의 보안성을 강화시키는데 기여할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.522-532
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• 2012

스마트폰과 스마트패드는 편리성과 휴대성을 비롯한 많은 장점들과 우수한 성능, 풍부한 어플리케이션을 바탕으로 정보를 효과적으로 관리할 수 있다. 이러한 스마트 기기의 활용 빈도가 늘어나면서 사용자들은 스마트 기기를 이용하여 다양한 정보를 관리하고 있다. 최근 회의, 세미나 중에 스마트 기기에 저장된 정보를 활용하고 시각적으로 공유하는 사례가 빈번히 발생하고 있지만 작은 크기의 디스플레이로 인하여 효과적으로 정보를 교환하기에는 근본적인 어려움이 있다. 본 논문에서는 다수의 안드로이드 스마트 기기의 화면을 하나의 대형 디스플레이 장치를 통하여 효과적으로 공유하는 기법을 제안하고 이를 바탕으로 스마트 기기 화면 공유 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 여러 스마트 기기 화면을 통합하여 PC에 연결된 대형 디스플레이 장치에서 보여준다. 또한, 효과적인 공유를 위하여 대형 디스플레이 장치에서 출력되는 스마트 기기 화면의 개수와 그 화면 크기를 스마트 기기와 PC에서 직접 제어하는 기능을 제공한다.