모바일 기기의 성능 향상과 사용자 증가에 따라 모바일 게임 시장이 확대되고 다양한 모바일 게임들이 등장하고 있다. 하지만 이와 더불어 최근 모바일 게임에 대한 다양하고 심각한 보안 위협들이 나타나고 있으며 이에 대한 대응방안 마련이 필요한 상황이다. 특히 안드로이드 환경에서 모바일 게임의 리패키징은 모바일 게임 사용자와 제작자 그리고 생태계에 심각한 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 축약된 인스트럭션 시퀀스를 이용하여 안드로이드 게임의 리패키징 여부를 탐지하는 기법을 제안하고 구현하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 효과적으로 리패키징 여부를 탐지할 수 있음을 보였다. 제안한 기법은 축약된 인스트럭션 시퀀스를 이용하기 때문에 여러 제약사항이 많은 모바일 기기에 적용이 가능하며 이를 통해 다양한 경로에서 유입되는 리패키징된 앱을 탐지 및 차단하고 리패키징으로 발생하는 악성 앱의 확산과 불법복제를 예방할 수 있다.
스마트폰 사용이 급증하고 있는 현재, 안드로이드 OS 기반 스마트폰 점유율이 가장 큰 상승세를 보이고 있다. 하지만 안드로이드 OS는 자가-서명 인증서(self-signed certificate)로 애플리케이션을 검증하여, 많은 보안상의 취약점을 내재하고 있다. 자가-서명 인증서의 검증 취약점을 이용하여, 악의적인 공격자는 기존 정상 애플리케이션에 악성코드를 삽입, 리패키징(Repackaging) 하여 마켓에 유포할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션의 서명 파일을 이용한 애플리케이션 리패키징 여부를 탐지하는 기술을 설계 및 구현한다.
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.
최근 안드로이드 스마트폰에서 리패키징을 이용한 악성코드가 급증하고 있다. 리패키징은 이미 배포되고 있는 앱의 내부를 수정한 후 다시 패키징하는 기법이지만, 악성코드 제작자가 기존 앱에 악성코드를 삽입하여 배포할 때 흔히 사용되고 있다. 하지만, 앱을 제공하는 안드로이드 마켓이 다양하고, 각 마켓에서 제공하는 앱이 매우 많기 때문에 모든 앱을 수집해서 분석하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 RePAD 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자의 스마트폰에 탑재된 클라이언트 앱과 원격 서버로 구성되는 시스템이다. 클라이언트는 적은 부하로 사용자가 설치한 앱의 출처와 정보를 추출하여 원격 서버로 전송하고, 서버는 전송된 정보를 바탕으로 앱의 리패키징 여부를 탐지한다. 따라서 리패키징 앱 판별을 위해 앱의 정보를 수집하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 실험을 위해 클라이언트 앱과 원격서버를 갤럭시탭과 윈도우즈 기반의 PC에 각각 구현하였다. 여러 마켓에서 수집된 앱 중 7 쌍의 앱이 리패키징된 것으로 판정하였고, 갤럭시탭에서 평균 1.9%의 CPU 부하와 최대 3.5M의 메모리 사용량을 보였다.
대부분의 인터넷 서비스를 손쉽게 이용할 수 있다는 장점으로 인해 스마트폰 사용자가 지속적으로 증가하고 있으나, 위조앱이 급증하고 있어 스마트폰 내부에 저장된 개인정보가 외부로 유출되는 문제점이 발생하고 있다. Android 앱은 자바 언어로 개발되었기 때문에 디컴파일 과정을 수행한 후 리패키징 취약점을 역이용할 경우 손쉽게 위조앱을 만들 수 있다. 물론 이를 방지하기 위해 난독화 기술을 적용할 수 있으나 대부분의 모바일 앱에는 미적용 상태로 배포되고 있으며, 안드로이드 모바일 앱에 대한 리패키징 공격을 근본적으로 차단하는 것은 불가능하다. 또한 스마트폰 내에 앱을 설치하는 과정에서 위조 여부를 자체 검증하는 기능을 제공하지 않아 스마트폰내 저장된 개인정보가 외부로 유출되고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 Hyperledger Fabric 블록 체인 프레임 워크를 사용하여 정상앱 등록 과정을 구현하고 이를 기반으로 효율적으로 위조앱을 식별 및 탐지할 수 있는 메커니즘을 제시하였다.
스마트폰, PC나 태블릿과 같은 스마트 단말 플랫폼들이 대중들에게 확산되면서, 스마트 TV역시 이 추세에 편승하려고 한다. 시장 규모도 신속히 커지고 있다. 대한민국 스마트 TV 시장은 전 세계적으로 높은 보급률을 가지고 있는 반면, 그 만큼 보안요소와 해킹 위험 요소가 따르고 있다. 본 논문은 여러 가지 스마트 TV의 해킹 사례와 공격 가능성을 제시하여 취약점 분석 및 대응 방안에 대해 분석하였다. 삼성전자나, LG등 대부분 스마트 TV의 운영체제가 리눅스 기반으로 최근 해킹 사례도 리눅스 해킹 기법과 유사하다. 대부분 리눅스 OS를 기반으로 샌드박스를 탑재해 보안을 강화 했지만 프록시를 이용해 우회기법을 사용하거나 APT 공격이나 역공학으로 완성된 앱을 소스코드로 변환해 악성코드를 삽입 후 앱 스토어에 등록하는 등 현재 해킹 사례는 늘어가고 있다. 그리고 앞으로 새로운 해킹 기법과 다양한 방법들이 생길 것이다. 본 논문으로 발전해나가는 스마트 TV의 보안 위협을 인지하고 앞으로 새로운 해킹으로 인한 대비책을 세우고 준비하는 효과를 기대한다.
최근 안드로이드 스마트폰에서 악성 앱의 출현이 증가하고 있다. 하지만 매일 많은 앱이 출현되기 때문에 이들 앱을 분석하여 악성 앱을 탐지하기에는 많은 시간과 자원이 요구된다. 이로 인해 악성 앱이 많이 확산된 후에 대처하는 상황도 적지 않다. 본 논문은 악성 앱 가능성이 높은 앱을 우선적으로 분석할 수 있도록 앱 행위를 동적으로 추적하고 고위험성의 앱을 분류하는 TAU 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자와 스마트폰의 상호작용으로 발생하는 앱의 설치, 유포 경로 및 실행 행위를 추적한다. 이런 추적된 행위 분석하여 Drive-by download 및 Update attack 공격 가능성이 있는 앱을 분류한다. 또한 악성 앱의 유포 경로로 많이 사용되는 리패키징 여부를 판별한다. 이런 분류를 통해 고위험성의 앱에 대한 악성 코드 분석을 우선적으로 실행하게 하여 악성 앱의 유포를 빨리 막을 수 있도록 한다.
APK (Android Application Package)는 리패키징 공격에 취약하므로 APK 파일 내부에 난독화 기술이 적용되어 있다. 하지만 리버스 엔지니어링 기술 역시 더욱 고도화 됨에 따라 또다른 위조 모바일 APK 파일이 개발 및 배포되고 있어 새로운 대응 방식이 필요하다. 블록체인은 암호화 방식을 사용하여 연결 및 보호되는 레코드 블록이 지속적으로 추가되는 방식으로, 각 블록에는 일반적으로 이전 블록의 암호화 해시값, 타임스탬프 및 트랜잭션 데이터 등을 포함하고 있다. 따라서, 일단 블록체인에 기록되면 해당 블록의 데이터는 이후에 생성된 모든 블록을 변경하지 않고서는 소급해서 변경/수정할 수 없다. 그러므로 블록체인 기술을 적용하면 모바일 APK 파일에 대한 정상 및 위조 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Hyperledger Composer를 이용한 컨소시움 블록체인 프레임워크를 기반으로 합법적인 APK를 블록체인 내에 기록하고 유지함으로써 위조 APK에 대한 검출 기능을 제공하는 DApp (분산형 애플리케이션)을 개발하였다. 제안된 DApp을 통해 사용자의 스마트폰에 위조된 앱이 설치 되는 것을 사전에 방지 할 수 있으므로 궁극적으로는 정상적이고 합법적인 안드로이드 모바일 앱 사용 환경을 제공할 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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