• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.125-139
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• 2013

안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.53-59
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• 2020

Malicious file upload attacks mean that the attacker to upload or transfer files of dangerous types that can be automatically processed within the web server's environment. Uploaded file content can include exploits, malware and malicious scripts. An attacker can user malicious content to manipulate the application behavior. As a method of detecting a malicious file upload attack, it is generally used to find a file type by detecting a file extension or a signature of the file. However, this type of file type detection has the disadvantage that it can not detect files that are not encoded with a specific program, such as PHP files. Therefore, in this paper, research was conducted on how to detect and block any program by using essential commands or variable names used in the corresponding program when writing a specific program. The performance evaluation results show that it detected specific files effectively using the suggested method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.454-475
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• 2018

This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1215-1224
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• 2014

현재까지는 스마트폰에 저장된 사용자의 개인정보를 유출시키고, 유출된 개인정보를 악용하기 위한 악성 애플리케이션을 탐지하고, 이러한 악성 애플리케이션으로부터 사용자의 데이터를 보호하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만, 최근에는 스마트폰을 공격 대상이 아닌 DDoS와 같은 2차적인 공격을 수행하기 위한 새로운 공격 도구로 사용하기 위한 악성 애플리케이션이 유포되고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 로깅 시스템을 이용하여 단말기 내부에 설치된 DDoS 공격 애플리케이션을 탐지하는 기법에 대하여 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.397-405
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• 2018

악성코드로 의심되는 프로세스를 효과적으로 탐지하기 위해서 블랙리스트 기반으로 제작된 도구들이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 블랙리스트 기반의 도구는 기존에 발견된 악성코드의 특징을 추출한 후 이를 이용하여 악성행위를 하는 것으로 추정하는 프로세스와 비교한다. 그러므로 기존에 알려진 악성코드를 탐지하기에는 가장 효과적이지만 악성코드 변종을 탐지하는 것은 한계가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 블랙리스트와 반대개념인 화이트리스트기반 도구의 필요성이 대두되었다. 화이트리스트기반의 도구는 악성코드 프로세스의 특징을 추출하는 것이 아닌, 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집해놓고, 검사하는 프로세스가 신뢰할 수 있는 프로세스인지를 확인한다. 즉, 악성코드가 신규 취약점을 이용해 만들어지거나 변종 악성코드가 등장하더라도 신뢰 프로세스목록에 없기 때문에 효과적으로 악성코드를 탐지해낼 수 있다. 본 논문에서는 macOS 운영체제에서 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집하는 연구를 통해 효과적으로 화이트리스트를 구축하는 방법을 제시하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-10
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• 2020

안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.720-737
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• 2024

Private set intersection cardinality (PSI-CA) is a typical problem in the field of secure multi-party computation, which enables two parties calculate the cardinality of intersection securely without revealing any information about their sets. And it is suitable for private data protection scenarios where only the cardinality of the set intersection needs to be calculated. However, most of the currently available PSI-CA protocols only meet the security under the semi-honest model and can't resist the malicious behaviors of participants. To solve the problems above, by the application of the variant of Elgamal cryptography and Bloom filter, we propose an efficient PSI-CA protocol with high security. We also present two new operations on Bloom filter called IBF and BIBF, which could further enhance the safety of private data. Using zero-knowledge proof to ensure the safety under malicious adversary model. Moreover, in order to minimize the error in the results caused by the false positive problem, we use Garbled Bloom Filter and key-value pair packing creatively and present an improved PSI-CA protocol. Through experimental comparison with several existing representative protocols, our protocol runs with linear time complexity and more excellent characters, which is more suitable for practical application scenarios.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.93-103
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• 2019

최근 드라이브 바이 다운로드 공격 기반의 웹사이트를 통한 랜섬웨어 악성코드 유포로 인해 웹사이트 서비스 마비, 일반 이용자 PC 파일 손상 등의 피해가 발생하고 있다. 따라서 악성코드 경유지 및 유포지 사이트의 현황과 추이 파악을 통해 악성코드 유포의 공격 대상 웹사이트 업종, 유포 시간, 악용되는 어플리케이션 종류, 유포되는 악성 코드 유형에 대한 특성을 분석하는 것은 공격자의 공격활동을 예측하고 대응이 가능하다는 점에서 의미가 크다. 본 논문에서는 국내 343만개의 웹사이트를 대상으로 악성코드 유포여부를 점검하여 탐지된 악성코드 경유지 사이트, 익스플로잇 사이트, 악성코드 유포지 사이트별로 어떠한 특징들이 나타나는지를 도출하고, 이에 대한 대응방안을 고찰하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.907-913
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• 2022

전 세계 스마트폰 이용자 중 약 70%가 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰을 사용하고 있으며 이러한 안드로이드 플랫폼을 표적으로 한 악성 앱이 지속적으로 증가하고 있다. 구글은 증가하는 안드로이드 대상 악성코드에 대응하기 위해 'Google Play Protect'를 제공하여 악성 앱이 스마트폰에 설치되는 것을 방지하고 있으나, 아직도 많은 악성 앱들이 정상 앱처럼 위장하여 구글 플레이스토어에 등록되어 선량한 일반 사용자의 스마트폰을 위협하고 있다. 하지만 일반 사용자가 악성 앱을 점검하기에는 상당한 전문성이 필요하기에 대부분 사용자는 안티바이러스 프로그램에 의존하여 악성 앱을 탐지하고 있다. 이에 본 논문에서는 앱에서 쉽게 확인이 가능한 카테고리와 권한만을 활용하여 앱의 불필요한 악성 권한을 분류하고 분류한 권한을 통해 악성 앱을 쉽게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 '상용 악성 앱 검출 프로그램'과 미탐율·오탐율 측면에서 비교 분석하여 성능 수준을 제시하고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.101-106
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• 2023

최근 사이버 공격은 지능적이고 지속적인 피싱사이트와 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하는 사회공학적 공격이 증가하고 있다. 개인 보안이 중요해지는 만큼 웹 어플리케이션을 이용해 악성 URL 여부를 판별하는 방법과 솔루션이 요구되고 있다. 본 논문은 악성 URL를 탐지하는 정확도가 높은 기법들을 비교하여 각각의 특징과 한계를 알아가고자 한다. 웹 평판 DB 등 기반 URL 탐지 사이트와 특징을 활용한 분류알고리즘 모델과 비교하여 효율적인 URL 이상탐지 기법을 제안하고자 한다.