• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.23-27
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• 2022

In this paper, we explore a new type of Android evasive malware based on the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) that does not perform malicious task when it discerns that dynamic analyzer is input generator. More specifically, a new type of Android evasive malware leverages the intuition that dynamic analyzer provides as many inputs within a certain amount of time as possible to Android apps to be tested, while human users generally provide necessary inputs to Android apps to be used. Under this intuition, it harnesses the SPRT to discern whether dynamic analyzer runs in Android system or not in such a way that the number of inputs per time slot exceeding a preset threshold is regarded as evidence that inputs are provided by dynamic analyzer, expediting the SPRT to decide that dynamic analyzer operates in Android system and evasive malware does not carry out malicious task.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.895-902
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• 2016

스마트폰 보급률이 증가하여 이용자 수가 증가함에 따라 이를 노린 보안 위협도 증가하고 있다. 특히, 안드로이드 스마트폰의 경우 국내에서 약 85%에 달하는 점유율을 보이고 있으며 안드로이드 플랫폼 특성상 리패키징이 용이하여 이를 노린 리패키징 악성코드가 꾸준히 증가하고 있다. 안드로이드 플랫폼에서는 이러한 악성코드를 방지하기 위해 다양한 탐지 기법을 제안하였지만, 정적 분석의 경우 리패키징 악성코드 탐지가 쉽지 않으며 동적 분석의 경우 안드로이드 스마트폰 자체에서 동작하기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 리패키징 악성코드의 코드 재사용 특징을 이용하여 안드로이드 애플리케이션에서 DEX 파일을 추출해 역공학 과정을 거치지 않고 DEX 파일에 기록된 클래스 이름과 메소드 이름 같은 특징으로 악성코드를 정적 분석하는 방법과 이를 이용하여 리패키징 악성코드를 보다 효율적으로 탐지하는 방법을 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.65-72
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• 2020

본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을 적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드 악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동 판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.603-613
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• 2015

스마트폰 어플리케이션은 UI(User Interface)로 구성되어 있다. 버튼 클릭, 화면 스크롤 등 사용자가 어플리케이션을 사용하는 과정 중 많은 UI의 변화가 발생하면서 UI 이벤트가 시스템에 전송된다. 이러한 UI 이벤트에는 다양한 정보가 포함되어 있는데, 사용자 입력과 관련된 정보도 함께 포함되어 있다. 안드로이드 환경에서 키로깅 등 기존의 알려진 입력정보 획득 기법은 루팅과 같은 제한적인 환경을 필요로 했으나, UI 이벤트는 일반권한만으로도 접근이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 입력정보 보호를 위해 많은 어플리케이션에서 보안키패드를 적용 중에 있으나, 이와는 관계없이 UI 이벤트를 활용한 기법을 통해 입력정보 획득이 가능하다는 것이 실험을 통해 조사되었다. 본 논문에서는 UI 이벤트를 활용한 사용자 입력정보 유출 위협을 증명하고, 이를 응용하여 시나리오를 기반으로 재생공격(Replay Attack)이 가능함을 보이면서 대응 방안을 제시하도록 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.679-691
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• 2016

자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1179-1187
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• 2016

안드로이드 및 리눅스 기반 임베디드 시스템에서는 디바이스 드라이버가 커널 함수로 포함되는 구조로 되어 있다. 어떤 디바이스 드라이버들의 경우, 여러 Third-party에 의해 제공되는 소프트웨어(펌웨어)가 포함되는데, 그 보안 수준에 대해 검토되지 않고 사용되는 경우가 많다. 보안 취약점 분석을 위해 일반적으로 사용되는 정적 분석의 경우, 오탐 가능성으로 인하여 실제 권한상승과 같은 주요 취약점을 확인하는데 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 안드로이드 시스템에서 사용되는 디바이스 드라이버를 대상으로 정적 및 동적 분석 기반의 효과적인 보안 취약점 탐지 기법을 제시하고 그 효용성을 확인한다.

• 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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.141-149
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• 2023

Repacked mobile apps constitute about 78% of all malware of Android, and it greatly affects the technical ecosystem of Android. Although many methods exist for repacked app detection, most of them suffer from performance issues. In this manuscript, a novel method using the Constant Key Point Selection and Limited Binary Pattern (CKPS: LBP) Feature extraction-based Hashing is proposed for the identification of repacked android applications through the visual similarity, which is a notable feature of repacked applications. The results from the experiment prove that the proposed method can effectively detect the apps that are similar visually even that are even under the double fold content manipulations. From the experimental analysis, it proved that the proposed CKPS: LBP method has a better efficiency of detecting 1354 similar applications from a repository of 95124 applications and also the computational time was 0.91 seconds within which a user could get the decision of whether the app repacked. The overall efficiency of the proposed algorithm is 41% greater than the average of other methods, and the time complexity is found to have been reduced by 31%. The collision probability of the Hashes was 41% better than the average value of the other state of the art methods.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-313
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• 2023

이 프로젝트는 사용자의 위치 기록을 안전하게 기록 및 관리할 수 있는 앱으로, 사용자 기기의 로컬 데이터베이스를 활용하여 위치 정보에 관한 개인정보 보호 측면을 강화한다. 해당 앱은 사용자가 원할 때 기록 기록을 시작하고 종료할 수 있으며, 기기 내에 저장된 사진의 위치정보와 연동하여 이동경로와 기록 시간대에 맞는 사진을 한 눈에 볼 수 있다. 이 프로젝트는 구글 맵의 타임라인과 비슷하지만, 사용자의 위치 정보를 스스로 제어할 수 있는 부분에서 차별성이 존재한다.