안드로이드 악성코드는 빠르게 증가하고 있다. 많은 안드로이드 악성코드들은 불분명한 곳으로부터 악성코드를 설치하도록 유도하고 있다. 따라서 안드로이드장치들은 항상 악성코드 위협에 노출되어있다. 안드로이드 운영체제에서 악성코드를 차단하기 위해서 많은 연구가 진행 중이며 이런 연구 중 본 논문에서 네트워크 행위 기반 안드로이드 악성코드 탐지 방법을 연구하였다. 네트워크 행위 기반 안드로이드 악성코드 탐지방법은 악성코드가 행위를 수행할 때 발생되는 네트워크 패킷을 이용하여 특징을 생성하였으며, 이 특징은 TCP-Flow에 패킷 크기를 사상하고 코드변환을 통해 코드를 나열 시킨, TCP-Flow 시퀀스(TCP-flow sequence)와 도메인 네임(Domain Name)을 사용해 하나의 특징으로 구성된다. 본 논문에서는 이 특징을 이용해 네트워크 행위 기반 악성코드 탐지 시스템을 구현하였다.
더보기The number of Android malware is increasing rapidly. Android malware is spreaded through unclear sources or markets. Therefore, Android devices are always exposed to malware threats. In order to prevent malware from damaging the Android operating system, there are many ongoing researches. In this paper, we propose Android malware detection method based on network behavior. this method generates features using network packets which occur during executions of malware. these features were consisted from a pair of domain names and TCP packet-flow sequences such as TCP flows. We Implemented the proposed method, and experimented with test data.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2020 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재 탈락 (기타) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.84 | 0.84 | 0.62 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.5 | 0.4 | 0.644 | 0.15 |
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