Zamani, Abu Sarwar;Ahmad, Sultan;Uddin, Mohammed Yousuf;Ansari, Asrar Ahmad;Akhtar, Shagufta
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.182-186
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2021
The market for smart phones has been booming in the past few years. There are now over 400,000 applications on the Android market. Over 10 billion Android applications have been downloaded from the Android market. Due to the Android popularity, there are now a large number of malicious vendors targeting the platform. Many honest end users are being successfully hacked on a regular basis. In this work, a cloud based reputation security model has been proposed as a solution which greatly mitigates the malicious attacks targeting the Android market. Our security solution takes advantage of the fact that each application in the android platform is assigned a unique user id (UID). Our solution stores the reputation of Android applications in an anti-malware providers' cloud (AM Cloud). The experimental results witness that the proposed model could well identify the reputation index of a given application and hence its potential of being risky or not.
Exchanging information with a person without credentials over the Internet does not pose any problems. A decentralized system based on blockchain technology enables the user to exchange new value(currency) with other uncredited users. The blockchain technology creates a new paradigm in which the distribution system can be founded on trust. Various applied distribution systems are being developed based on this paradigm. This study analyzed the problems between an institute's grading system and the central administration system. The limitations of an institute's current central management system were presented through actual cases. To improve the problem, a decentralized system based on block chain technology was presented in order to overcome the fundamental limitations by utilizing blockchain technology, peer-to-peer network, and the distribution system. In the central system, a malicious moderator could create a malicious edit that becomes the cause of a dispute, but in a decentralized system, a problem cannot be created even if there were to be a malicious moderator. However, it is difficult for a single college institute to create a distribution system in order to actualize an effective system. Comparatively, it would be possible to create a decentralized system in which all educational institutes in Korea (elementary schools, middle schools, high schools, colleges) took part in. The application of a decentralized system would improve the public transparency and reliability of educational institutes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5819-5840
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2018
Considering the topology of hierarchical tree structure, each cluster in WSNs is faced with various attacks launched by malicious nodes, which include network eavesdropping, channel interference and data tampering. The existing intrusion detection algorithm does not take into consideration the resource constraints of cluster heads and sensor nodes. Due to application requirements, sensor nodes in WSNs are deployed with approximately uncorrelated security weights. In our study, a novel and versatile intrusion detection system (IDS) for the optimal defense strategy is primarily introduced. Given the flexibility that wireless communication provides, it is unreasonable to expect malicious nodes will demonstrate a fixed behavior over time. Instead, malicious nodes can dynamically update the attack strategy in response to the IDS in each game stage. Thus, a multi-stage intrusion detection game (MIDG) based on Bayesian rules is proposed. In order to formulate the solution of MIDG, an in-depth analysis on the Bayesian equilibrium is performed iteratively. Depending on the MIDG theoretical analysis, the optimal behaviors of rational attackers and defenders are derived and calculated accurately. The numerical experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed scheme.
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.
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.
난독화 기술은 프로그램의 기능성은 그대로 유지하면서 자료구조, 제어흐름 등 내부 로직을 변형함으로써 프로그램의 분석을 지연시키는 기술이다. 그러나 이러한 난독화 기술을 악성코드에 적용함으로써 안티바이러스 소프트웨어의 악성코드 탐지율을 저하시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 소프트웨어 지적재산권을 보호하기 위하여 적용되는 난독화 기술이 역으로 악성코드에 적용됨으로써 악성코드 탐지율을 저해할 뿐만 아니라 이의 분석을 어렵게 하여 악성코드의 기능성 파악에도 어려움을 주게 되므로 난독화가 적용된 코드를 원본에 가깝게 복원할 수 있는 역난독화 기술의 연구 또한 꾸준히 지속 되어야 한다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구 중 대중적으로 널리 알려져 있는 도구인 VMProtect 3.4.0에서 제공하는 세부 난독화 기술 중 Pack the Output File, Import Protection의 옵션이 적용되어 난독화 된 코드의 특징을 분석하고 이의 역난독화 알고리즘을 제시하고자 한다.
최근 인터넷 기술을 악용하는 행위로 인하여 경제적, 정신적 피해가 증가하고 있다. 특히, 신규로 제작되거나 변형된 악성코드는 기존의 정보보호 체계를 우회하여 사이버 보안 위협의 기본 수단으로 활용되고 있다. 이를 억제하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 실제 악성코드의 많은 비중을 차지하는 소규모 실행 파일에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 기존에 알려진 소규모 실행 파일의 특징을 데이터마이닝 기법으로 분석하여 알려지지 않은 악성코드 탐지에 활용할 수 있는 모델을 제안한다. 데이터 마이닝 분석 기법에는 나이브베이지안, SVM, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망 등 다양하게 수행하였으며, 바이러스토탈의 악성코드 검출 수준에 따라서 개별적으로 정확도를 비교하였다. 결과적으로 분석 파일 34,646개에 대하여 80% 이상의 분류 정확도를 검증하였다.
Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습 집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.
구글 안드로이드 플랫폼은 응용프로그램 권한을 이용해 시스템 자원이나 다른 응용프로그램의 컴포넌트 사용을 제어하는 보안 모델을 사용하고 있다. 그러나, 권한 기반 보안 모델에는 사용자의 이해 부족과 개발자의 과도한 권한 요청으로 인한 취약성이 존재한다. 또한 응용프로그램의 내부 컴포넌트간 통신수단인 브로드캐스트 인텐트 메시지의 경우도 시스템 내에서 광범위하게 사용되는 데 반해 이와 관련된 보안정책이 없다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 응용프로그램 권한과 브로드캐스트 인텐트 매커니즘과 관련된 보안 침해 시나리오를 제시하고, 실제 안드로이드 마켓의 일반 응용프로그램들과 악성 응용프로그램을 대상으로 권한과 브로드캐스트 인텐트의 사용 현황을 분석한다. 분석을 통해 기존 악성 프로그램의 권한 요구사항과 브로드캐스트 인텐트 리시버의 등록 사항에 관한 특성 집합을 추출할 수 있었다. 본 연구에서는 이 결과를 바탕으로 설치 시점에 악성 프로그램의 특성 집합을 이용해 악성 프로그램일 가능성이 높은 프로그램들을 추출하여 사용자에게 공지할 수 있는 안드로이드 플랫폼 수정 방안을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.695-700
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2011
Smartphone has formed a new market and introduced a new environment. They have an operating system like PCs, enabling free installation and removal of application programs. As the number of Smartphone users is increasing, more personal information is also exposed to malicious codes. There are problem of modification and deletion of files, battery consumption, and information leakage due to malicious codes. As the needs of Smartphone antivirus solutions are increasing, the antivirus solutions should be evaluated with quality characteristics. In this paper, we propose an effective evaluation method for functionality and performance of Smartphone antivirus solutions, and the best practices for evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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