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저자정보
김기윤 (국민대학교) 김소람 (국민대학교) 전용진 (국민대학교) 김종성 (국민대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제14권 제3호
발행연도
2020.9
수록면
316 - 326 (11page)

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최근 스마트폰 시장이 증가함에 따라 모바일 악성코드에 대한 침해사고 탐지 건수가 지속해서 증가하고 있다. 사용자의 개인정보 탈취목적 외에도 고도화된 스마트폰의 자원 점유를 목적으로 하는 악성코드가 출현하고 있으며 이에 따라 다양한 종류의 악성코드를 탐지하기 위한 기법이 요구되고 있다. 하지만 PC와 달리 모바일은 다양한 제약이 존재한다. 이는 악성코드가 활동하기 힘들게 만듦과 동시에 탐지 또한 어려워짐에 따라 한정된 자원을 사용한 효율적인 악성코드 탐지 기법이 개발되고 있다. 주된 악성코드 탐지 기법에는 시그니처 기반과 빅데이터를 기반으로 하는 클라우드 서버 기반의 탐지 방법이 존재한다. 하지만 이러한 악성코드 탐지 기법은 신종 및 변종 악성코드에 대한 신속한 대응이 어렵다는 한계점이 존재하며 권한 상승 공격을 통해 탐지 기법을 방해하거나 제거해버릴 위험성이 존재한다. 또한, 네트워크 통신의 문제로 잘못된 분석 결과를 응답받을 수도 있다. 이러한 이유로 최근에는 머신러닝 기반의 차세대 휴리스틱 탐지 기법에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 2012년~2020년에 개발된 다양한 안드로이드 기반 악성코드 탐지 기법을 소개하며, 탐지에 사용한 알고리즘의 변화추세를 분석한다. 또한, 머신러닝에 학습을 위해 사용하는 데이터를 분류하고, 학습에 적합한 알고리즘들에 대한 특징을 정리하였으며 마지막으로 심층 인공신경망 및 권한 기반을 활용해 악성코드를 탐지한 결과를 제시한다.
#악성코드 탐지 #안드로이드 #딥러닝 #Malware detection #Android application #Deep artificial neural network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 모바일 악성코드 탐지 기법 동향
Ⅳ. ResNet을 활용한 Permission 기반 악성코드 탐지
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (49)

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