안드로이드 모바일 악성 앱 탐지를 위한 확률적 K-인접 이웃 분류기

Q: 이 논문에서 정의한 확률적 K-인접 이웃(PKNN)이란 무엇인가?

기존의 K-인접 이웃 분류기에 확률적 요소를 추가하여 분류 성능을 향상시킨 방법이다. 안드로이드 앱의 권한 데이터를 기반으로 악성 앱과 일반 앱을 효과적으로 분류하기 위해 설계되었으며, k-묶음 교차 검증을 통해 최적의 파라미터를 도출하여 정확도를 측정한다.

Q: 안드로이드 악성 앱 탐지에서 PKNN 방식의 성능과 최적의 조건은 무엇인가?

연구 결과, PKNN 방식은 기존 KNN 방식보다 높은 분류 정확도를 보였다. 특히 인접 이웃의 개수 k가 9일 때 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 회귀 계수 β는 0.1에서 8.0 사이의 값에서 정확도에 큰 영향 없이 일정한 성능을 유지하는 것으로 나타났다.

강승준; 윤지원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강승준 (고려대학교) 윤지원 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제4호

발행연도: 2015.8

수록면: 817 - 827 (11page)

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현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 k 와 β 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.

#Malware Detection #Android Permissions #Principal Component Analysis #KNN #PKNN

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