2007년 구글에서 공개된 안드로이드는 개방형 모바일 플랫폼으로 모바일 장치를 목표로 한다. 안드로이드 플랫폼은 다양한 모바일 제품에 적용 할 수 있는 구조로 되어 있어 확장이 용이하며 향후 다양한 모바일 장치에 사용될 것으로 생각된다. 이러한 발전성을 고려하여 선행연구 차원에서 연구 될 가치가 충분하다고 판단이 된다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에 대표적 홈네트워크 미들웨어인 UPnP와 DLNA에서 명시하는 UPnP for A/V에 준하는 스택을 구현하여 UPnP를 통한 장치들을 검색 및 제어를 하고 DLNA에 준하여 디지털 콘텐츠를 공유, 전송 한다. 또한 안드로이드 플랫폼과 디지털 액자간의 네트워킹을 통해 홈네트워크 플랫폼으로서의 안드로이드 가능성을 확인한다.
최근 모바일 플랫폼과 홈 네트워크 시스템과의 융합이 널리 보급되어 보편화되고 있다. 또한 모바일 기술의 발달로 손안의 작은 PC라고 불리는 스마트폰이 보급이 되면서 기존 핸드폰에서의 활용을 넘어 스마트폰에 최적화된 홈 네트워크 응용 개발이 요구되고 있다. 구글에서 개발한 안드로이드 모바일 플랫폼은 운영체제, 미들웨어 및 주요 응용프로그램을 포함한 오픈소스로 다양한 응용을 개발 할 수 있고, 모바일 기기뿐만 아니라 셋톱박스와 가전제품 등에도 탑재가 가능하다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 주택 방안의 상태(온도, 습도, 실시간 영상 등)에 관한 정보의 실시간 모니터링과 댁내의 가전기기 등을 제어하는 홈 네트워크 서비스를 설계 구현한다.
안드로이드는 구글이 만든 모바일폰용 OS이다. 안드로이드의 등장으로 모바일 개발 공동체 양상을 바꾸어 놓았으며 현재 수많은 모바일용 프로그램이 안드로이드 플랫폼 기반으로 제작되고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 교통 정보 시스템을 제안 개발 한다. 개발된 시스템의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 모바일 기반의 교통 정보 시스템 프로그램으로써 공간의 제약을 받지 않는다. 둘째, 기본적인 정보제공 외에도 전화, 홈페이지 바로가기 기능을 사용할 수가 있다. 셋째, 사용자 스스로가 자신이 자주 찾는 장소의 정보를 입력할 수 있도록 한 사용자 맞춤형 프로그램이다. 개발된 시스템의 성능평가는 안드로이드 SDK 1.5용 AVD(Android Virture Device)를 사용하였다.
안드로이드 플랫폼은 타 모바일 플랫폼보다 보안에 있어서 더 많은 취약점을 안고 있다. 따라서 현재 발생하고 있는 대부분의 모바일 악성코드는 안드로이드 플랫폼에서 발생하고 있다. 현재 악성코드 탐지 기법 중 기계학습을 도입한 방법은 변종 악성코드의 대처에 유연하다. 하지만 기계학습기법은 불필요한 Feature를 학습데이터로 사용할 경우, 오버피팅이 발생하여 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 발생하는 리소스를 모니터링하여 Feature vector를 생성하고, Feature-selection 알고리즘을 통하여 Feature의 수에 따라 기계학습 Classifier를 통한 악성코드 탐지의 성능지표를 보인다. 이를 통하여, 기계학습을 통한 악성코드 탐지에서 Feature-selection의 필요성과 중요성을 설명한다.
구글의 안드로이드 플랫폼은 오픈 소스의 특성으로 인해 스마트 폰 제조사와 통신 사업자, 일반 사용자들의 많은 관심을 받고 있으며 2013년 2분기에는 전 세계 스마트 폰 시장에서 점유율 79.3%라는 결과를 얻게 되었다. 하지만 안드로이드의 높은 점유율만큼 안드로이드 플랫폼에 대한 공격들 또한 많아지고 있다. 이러한 공격들로부터 안드로이드 플랫폼의 보안성을 향상시키기 위해 많은 보안 기능들이 안드로이드에 탑재되고 개선되고 있지만, 보안 기능이 개선되는 만큼 새로운 보안 취약성들도 발견되고 있다. 본 연구에서는 안드로이드에서 제공하는 응용 프로그램 권한 기법에 대한 보안 취약성을 분석하고 그에 대한 향상된 보안 대책을 제안한다.
스마트폰의 급속한 확산으로 모바일 디바이스를 위한 개방형 플랫폼인 안드로이드의 시장 점유율이 지속적으로 증가하고 있다. 안드로이드는 미디어 프레임워크, 카메라, Wi-Fi, GPS 등에 필요한 하위 하드웨어 드라이버만 개발하면 보다 상위 계층은 기본적으로 제공되는 라이브러리와 프레임워크를 기반으로 짧은 시간 내에 어플리케이션 개발이 가능하다. 본 논문에서는 스마트폰의 주요 서비스인 모바일 방송 어플리케이션 개발을 위한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 안드로이드 소프트웨어의 계층적 스택 구조로 되어 있으며, 이를 활용한 차세대 모바일 방송 규격인 AT-DMB 수신기를 설계 및 구현하였다. 또한, 연구개발 결과물의 수신 기능을 검증하였다.
휴대전화는 다양한 기술들이 융합되고 유비쿼터스 환경과 결합되면서 진화하고 있다. 이런 모바일 환경으로 인해 사용자의 상황을 인식하는 상황인식 기반 서비스들의 수요가 증가하고 있으며 사용자들은 그 상황을 실시간으로 공유하고 보기를 원한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 사용자의 주변 상황을 인지하고 그 상황 정보를 공유할 수 있는 컨텍스트폰 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 안드로이드 플랫폼을 기반으로 하여 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하며 사용자간 자동 상황 공유 메커니즘을 지원한다. 또한 사용자 연락처의 상황 수집과 컨텍스트폰 플랫폼간 논리적인 연결을 위해 컨텍스트 서버를 구축하였으며 서버는 사용자간 동시다발적으로 발생하는 상황정보를 저장하고 사용자간 상황 정보를 전달해 준다. 또한 플랫폼이 수집하는 상황정보를 시각적으로 표현하기 위해서 컨텍스트 뷰어 어플리케이션을 구현하였으며 모바일 스크린에 시각화하였다.
안드로이드 모바일 플랫폼 환경에서 정보유출, 과금유발 그리고 피싱과 같은 행위를 하는 대부분의 악성코드는 안드로이드 환경에서 기본적으로 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용한 것으로, 이러한 악성코드 탐지 방법으로는 정적 분석과 동적 분석 방법이 있다. 현재까지 두 가지 분석 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 두 가지 방식을 혼합한 형태의 검증 프로세스가 제안되고 있다. 그러나 본 논문에서 다루어지는 Radio Interface Layer 에서의 악성행위는 안드로이드 모바일 기기의 통신칩에 직접적으로 명령을 입력하는 방식으로, 그동안 악성코드 형태로 발견된 사례가 없으며, 이로 인해 발생 가능한 피해가 크므로 관련 내용을 살펴보고 대응 방안을 제시하고자 한다.
최근 모바일 보안에 많은 이슈가 되고 있고, 그 중 많은 사람들이 이용하는 안드로이드 어플리케이션에서도 악성 어플리케이션이 등장함에 따라 많은 개인정보 피해가 속출되고 있다. 이에 따라 안드로이드 어플리케이션의 데이터유형 별로 특징을 분석하고, 분석된 유형별로 사용할 수 있도록 암호화 알고리즘을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 안드로이드에서 사용할 수 있도록 플랫폼의 형태로 설계하였다.
스마트 폰의 보급량이 증가함에 따라 모바일 악성코드의 위협도 높아졌다. 여러 스마트 폰 플랫폼 중 안드로이드 플랫폼은 높은 점유율과 개방형 플랫폼이라는 특성상 다른 플랫폼에 비해 악의적인 공격에 취약하다. 안드로이드 앱이 스마트 폰에 설치, 실행되기 위해서는 개발자의 서명이 요구된다. 안드로이드 서명체계는 다중 서명을 허용하는데, 다중서명 체계상 악용될 수 있는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 안드로이드 코드서명의 취약점을 이용하여 악성코드를 실행시키고 다른 앱을 감염시키는 악성 앱을 개발하여 취약점의 악용 가능성에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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