KCI등재
API 특성 정보기반 악성 애플리케이션 식별 기법
저자
조태주(Taejoo Cho) ; 김현기(Hyunki Kim) ; 이정환(Junghwan Lee) ; 정문규(Moongyu Jung) ; 이정현(Jeong Hyun Yi) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보보호학회논문지(Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
187-196(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
소장기관
안드로이드 애플리케이션은 악성코드를 삽입한 후 재서명하여 배포하는 리패키징 공격에 취약하다. 이러한 공격을 통해 사용자의 사생활 정보나 개인정보 유출 등의 피해가 자주 발생하고 있는 실정이다. 모든 안드로이드 애플리케이션은 사용자가 직접 작성한 메소드와 API로 구성된다. 이중 플랫폼의 리소스에 접근하며 실제 애플리케이션의 기능적인 특징을 나타내는 것은 API이고, 사용자가 작성한 메소드 역시 API를 이용하며 기능적 특징을 나타낸다. 본 논문에서는 악성 애플리케이션이 주로 활용하는 민감한 API들을 분석 대상으로 하여 악성애플리케이션이 어떤 행위를 하고, 어떤 API 를 사용하는지 사전에 식별할 수 있는 분석 기법을 제안한다. 사용하는 API를 토대로 API의 특성정보를 기반으로 나이브 베이즈 분류 기법을 적용하여 비슷한 기능을 하는 API에 대해 기계 학습하도록 한다. 이렇게 학습된 결과를 토대로 악성 애플리케이션이 주로 사용하는 API를 분류하고, 애플리케이션의 악성 위험 정도에 대한 정량적 판단 기준을 제시한다. 따라서, 제안 기법은 모바일 애플리케이션의 취약점 정도를 정량적으로 제시해 줌으로써 모바일 애플리케이션 개발자들이 앱 보안성을 사전에 파악하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기Android applications are inherently vulnerable to a repackaging attack such that malicious codes are easily inserted into an application and then resigned by the attacker. These days, it occurs often that such private or individual information is leaked. In principle, all Android applications are composed of user defined methods and APIs. As well as accessing to resources on platform, APIs play a role as a practical functional feature, and user defined methods play a role as a feature by using APIs. In this paper we propose a scheme to analyze sensitive APIs mostly used in malicious applications in terms of how malicious applications operate and which API they use. Based on the characteristics of target APIs, we accumulate the knowledge on such APIs using a machine learning scheme based on Naive Bayes algorithm. Resulting from the learned results, we are able to provide fine-grained numeric score on the degree of vulnerabilities of mobile applications. In doing so, we expect the proposed scheme will help mobile application developers identify the security level of applications in advance.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.41 | 0.41 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.4 | 0.508 | 0.04 |
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