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논문 기본 정보

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저자정보
조태주 (숭실대학교) 김현기 (숭실대학교) 이정환 (숭실대학교) 정문규 (삼성전자) 이정현 (숭실대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
187 - 196 (10page)

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안드로이드 애플리케이션은 악성코드를 삽입한 후 재서명하여 배포하는 리패키징 공격에 취약하다. 이러한 공격을 통해 사용자의 사생활 정보나 개인정보 유출 등의 피해가 자주 발생하고 있는 실정이다. 모든 안드로이드 애플리케이션은 사용자가 직접 작성한 메소드와 API로 구성된다. 이중 플랫폼의 리소스에 접근하며 실제 애플리케이션의 기능적인 특징을 나타내는 것은 API이고, 사용자가 작성한 메소드 역시 API를 이용하며 기능적 특징을 나타낸다. 본 논문에서는 악성 애플리케이션이 주로 활용하는 민감한 API들을 분석 대상으로 하여 악성애플리케이션이 어떤 행위를 하고, 어떤 API 를 사용하는지 사전에 식별할 수 있는 분석 기법을 제안한다. 사용하는 API를 토대로 API의 특성정보를 기반으로 나이브 베이즈 분류 기법을 적용하여 비슷한 기능을 하는 API에 대해 기계 학습하도록 한다. 이렇게 학습된 결과를 토대로 악성 애플리케이션이 주로 사용하는 API를 분류하고, 애플리케이션의 악성 위험 정도에 대한 정량적 판단 기준을 제시한다. 따라서, 제안 기법은 모바일 애플리케이션의 취약점 정도를 정량적으로 제시해 줌으로써 모바일 애플리케이션 개발자들이 앱 보안성을 사전에 파악하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
#Android Malware #Android Repackaging Attack #API Classification #Naive Bayes Classification

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 모바일 악성 애플리케이션 분석
Ⅳ. 나이브 베이즈 분류법을 이용한 악성 API의 분류
Ⅴ. 구현 및 실험
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
W. Enck, D. Octeau, P. McDaniel, and S. Chaudhuri, “A Study of Android Application Security,” Proceedings of the 20th USENIX conference on Security, p.21-21, Aug. 2011. google schola J. H. Jung, J. Y. Kim, H. C. Lee, and J. H. Yi, “Repackaging Attack on Android Banking Applications and Its Countermeasures,” Journal of Wireless Personal Communications, vol.73, pp. 1421-1437, June 2013. google schola T. J. Cho, G. B. Na, D. G. Lee, and J. H. Yi “Account Forgery and Privilege Escalation Attacks on Android Home Cloud Devices,” Advanced Science Letters, vol. 21, pp. 381-386, Mar. 2015. google schola C. Collberg and J. Nagra. “Surreptitious Software: Obfuscation, Watermarking, and Tamper Proofing for Software Protection,” Addison Wesley Professional, 2009. google schola C .Collberg, C.Thomborson, and D.Low, “A Taxonomy of Obfuscating Transformations,” Technical report 148, Department of computer science, the University of Auckland, Auckland, New Zealand, 1997. google schola

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