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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황준호 (호서대학교) 이태진 (호서대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
1,087 - 1,097 (11page)

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스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.
#Malware #Classification #Naive bayes

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안모델
IV. 실험결과
V. 결론
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Myeong-jae Seong, Hae-ryong Park, Bo-min Choi and Eul-gyu Im “Android Malware Detection Using TCP-flow sequence on Network Behavior-based,” Journal of Security Engineering, pp.551-566, 2014. Ki-hyeon Kim, “A hybrid Method for Android Malware Detection,” MS. Thesis, Kangwon National University, Feb 2016. Seung-wook Min, Hyung-jin Cho, Jin-seop Shin and Jae-cheol Ryou, “Android Malware Analysis and Detection Method Using Machine Learning,” Journal of KIISE : Computing Pracices and Letters, Feb 2013. Cheol Jeon, Joon-hyouk Jang, Bong-jae Kim, Jin-man Jung and Yoo-kun Cho, “A Robust Permission-Based Malicious Application Filtering Scheme for Effective Android Application Reviews,” Journal of Security Engineering, April 2013. Zami Aung and Win Zaw, “Permission-Based Android Malware Detection,” INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH vol. 2, no. 3, March 2013.

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