스마트폰은 언제 어디서나 이용 가능한 소형 컴퓨터로 진화함으로써, 해커들의 주요 공격 타깃이 되고 있다. 해커는 스마트폰에 설치된 악성코드를 통해 개인정보를 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 휴대폰 소액 결제 및 프리미엄 SMS 서비스를 이용하여 금전적 이득을 취할 수 있다. 악성코드에 감염된 스마트폰으로부터 얻을 수 있는 이러한 이득과 함께 모바일 악성코드는 그 수가 급속히 증가하고 있다. 특히, 안드로이드 마켓의 개방성과 안드로이드 단말의 높은 시장 점유율은 악성코드의 유포를 용이하게 하며, 이러한 이유로 모바일 악성코드의 대부분은 안드로이드 단말을 공격 대상으로 삼고 있다. 본고에서는 이렇게 급속히 증가하고 있는 안드로이드 기반 모바일 악성코드의 특징을 살펴보고, 이들을 탐지하기 위하여 연구되고 있는 다양한 보안 기법들을 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.751-753
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2013
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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.895-902
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2016
Smart phone distribution rate has been rising and it's security threat also has been rising. Especially Android smart phone reaches nearly 85% of domestic share. Since repackaging on android smart phone is relatively easy, the number of re-packaged malwares has shown steady increase. While many detection techniques have been proposed in order to prevent malwares, it is not easy to detect re-packaged malwares by static analysis and it is also difficult to operate dynamic analysis in android smart phone. Static analysis proposed in this paper features code reuse of repackaged malwares. We extracted DEX files from android applications and performed static analysis using class names and method names. This process doesn't not include reverse engineering, so it is possible to detect malwares efficiently.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.865-866
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2015
스마트폰은 주로 사용되고 있는 안드로이드 OS는 다양한 악성코드로 인해 금전적 피해, 데이터 유출 및 통제권한 상실 등과 같은 많은 피해를 당하고 있다. 침해 위협을 가중시키고 있는 모바일 악성코드 중 심각한 피해를 유발하는 커널 기반의 루팅(Rooting) 악성코드는 일반적인 탐지 방법으로는 찾아낼 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 커널 기반에서 동작하는 루팅(Rooting) 악성코드를 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 스마트폰 어플리케이션이 실행될 때마다 생성되는 모든 프로세스의 UID를 확인하여 비정상적으로 사용자(User) 권한에서 관리자(Root) 권한으로 변환되는지를 확인하는 방법이다. 제안하는 방법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드로 인한 안드로이드 OS의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.771-773
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2013
모바일 단말은 다양한 서비스와 컨텐츠를 지원하지만, 최근 모바일 악성코드의 급증으로 인하여 사용자에게 개인 정보 유출, 요금 과다 등의 피해를 초래하고 있다. 특히, 안드로이드 플랫폼은 오픈 플랫폼으로서 공격자들이 악성코드를 배포하기에 유리한 환경을 가지고 있어 시그니처/행위기반 분석방법을 통한 악성코드 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 악성코드를 탐지하기 위한 Feature를 선정하였다. 또한 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통하여 악성코드 탐지성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.568-571
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2013
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.
With the explosive growth of smart phones and efficiency, the Android of an open mobile operating system is gradually increasing in the use and the availability. Android systems has proven its availability and stability in the mobile devices, the home appliances's operating systems, the IoT products, and the mechatronics. However, as the usability increases, the malicious code based on Android also increases exponentially. Unlike ordinary PCs, if malicious codes are infiltrated into mobile products, mobile devices can not be used as a lock and can be leaked a large number of personal contacts, and can be lead to unnecessary billing, and can be cause a huge loss of financial services. Therefore, we proposed a method to detect and delete malicious files in real time in order to solve this problem. In this paper, we also designed a method to detect and delete malicious codes in a more effective manner through the process of installing Android-based applications and signature-based malicious code detection method. The method we proposed and designed can effectively detect malicious code in a limited resource environment, such as mobile environments.
As the new variation malicious codes of android platform are drastically increasing, the preparation plan and response is needed. We proposed a high-interaction client honeypot that applied to the android platform. We designed flow for the system. Application plan and the function was analyze. Each detail module was optimized in the Android platform. The system is equipped with the advantage of the high-interaction client honeypot of PC environment. Because the management and storage server was separated it is more flexible and expanded.
Park, GyeongYong;Wi, SungGeun;Seo, SeungHyun;Cho, Taenam
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.869-872
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2012
전 세계적으로 스마트폰의 대중화와 보급률이 증가함에 따라 모바일 악성코드 확산으로 인한 피해가 늘어나고 있다. 많은 플랫폼들 중 최근 사용량이 증가하고 있는 안드로이드 마켓에는 악성코드 검증 절차가 없기 때문에 악성코드 배포에 용이한 환경을 가지고 있다. 또한 개발자가 생성한 자가 서명 인증서를 사용하기 때문에 개발자의 신원을 확인하기 어렵고, 유통 중에 발생할 수 있는 어플리케이션의 변조 유무를 확인하기 어렵다는 등의 취약점이 존재한다. 이러한 취약점들을 고려한 이중 코드서명 기법이 제안되었으나 기존 환경을 유지하려는 제약사항 때문에 취약점들을 보완하는 것에 한계가 있었다. 본 연구에는 안드로이드가 기반하고 있는 자바 코드서명 방식을 개선함으로써 기존연구가 해결하지 못한 취약점을 해결하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.221-223
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2012
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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