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DroidSecure : A Technique to Mitigate Privilege Escalation in Android Application
Long Nguyen-Vu(응웬부렁),Souhwan Jung(정수환) 한국정보보호학회 2016 정보보호학회논문지 Vol.26 No.1
안드로이드 플랫폼은 사용자 친화적으로 설계되어 있다. 하지만 이러한 친화적 설계는 취약점이 쉽게 발생할 수 있고, 일반적인 사용자는 쉽게 탐지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션 분석을 위한 유명한 오픈 소스 분석 도구를 설명하고, 현재 구글의 권한 그룹에 대한 정책의 위험성을 설명한 후 공격자의 권한 상승에 대한 위험을 완화하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 21,064의 악성코드 샘플을 조사하여 제안한 기술이 안전하지 않은 응용 프로그램 업데이트 탐지에 대한 증명을 하였을 뿐 아니라 보안 위협에 대한 인식을 고취시키고자 하였다. Android platform is designed to be user-friendly, yet sometimes its convenience introduces vulnerabilities that normal users cannot justify. In this paper, after making an overview of popular open source analysis tools for android applications, we point out the dangerous use of Permission Group in current Google Policy, and suggest a technique to mitigate the risks of privilege escalation that attackers are taking advantage of. By conducting the investigation of 21,064 malware samples, we conclude that the proposed technique is considered effective in detecting insecure application update, as well as giving users the heads-up in security awareness.
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강성은(Seongeun Kang),응웬부렁(Nguyen Vu Long),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2018 정보보호학회논문지 Vol.28 No.3
본 연구는 안드로이드 정적분석을 기반으로 추출된 AndroidManifest 권한 특징을 통해 악성코드를 탐지하고자 한다. 특징들은 AndroidManifest의 권한을 기반으로 분석에 대한 자원과 시간을 줄였다. 악성코드 탐지 모델은 1500개의 정상어플리케이션과 500개의 악성코드들을 학습한 SVM(support vector machine), NB(Naive Bayes), GBC(Gradient Boosting Classifier), Logistic Regression 모델로 구성하여 98%의 탐지율을 기록했다. 또한, 악성앱 패밀리 식별은 알고리즘 SVM과 GPC (Gaussian Process Classifier), GBC를 이용하여 multi-classifiers모델을 구현하였다. 학습된 패밀리 식별 머신러닝 모델은 악성코드패밀리를 92% 분류했다. This study focuses on detection of malicious code through AndroidManifest permissoion feature extracted based on Android static analysis. Features are built on the permissions of AndroidManifest, which can save resources and time for analysis. Malicious app detection model consisted of SVM (support vector machine), NB (Naive Bayes), Gradient Boosting Classifier (GBC) and Logistic Regression model which learned 1,500 normal apps and 500 malicious apps and 98% detection rate. In addition, malicious app family identification is implemented by multi-classifiers model using algorithm SVM, GPC (Gaussian Process Classifier) and GBC (Gradient Boosting Classifier). The learned family identification machine learning model identified 92% of malicious app families.
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클라우드 플랫폼을 이용한 악성 URL 및 수정된 APK 파일 검증 시스템 설계 및 구현
제설아(Seolah Je),응웬부렁(Nguyen Vu Long),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2016 정보보호학회논문지 Vol.26 No.4
최근 국내에서 개인정보를 유출하고 금전적 손실 등의 2차 피해를 발생시켜 큰 문제로 대두되고 있는 스미싱 공격기법은 악성 URL과 악성 어플리케이션이 주요 공격 요소인 사회 공학적 해킹 기법이다. 사용자는 스미싱 공격에 사용되는 문자메세지의 호기심을 유발시킬 수 있는 내용으로 인하여 의심없이 악성 URL에 접속하고 다운로드 되는 APK 파일을 검증 절차 없이 설치하기 때문에 쉽게 스미싱 공격에 노출되고 있다. 하지만 현재 상용되는 스미싱 방지 앱 들의 경우 시그니쳐가 생성된 뒤부터 차단이 가능한 사후처리 방식이므로 빠른 대응이 어렵다는 문제점을 지닌다. 금전적인 2차적 피해를 유발할 수 있는 스미싱의 방지 대책으로 실시간으로 검사 가능하며 다운로드 되는 APK 파일의 수정여부를 확인 할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 플랫폼을 이용한 악성 URL 및 악성 APK 파일 검증 시스템과 사용자 단말기에 설치되는 어플리케이션을 설계 및 구현하므로써, 스미싱 공격과 그에 따른 개인정보유출 등의 2차 피해를 예방하고 한다. Over the past few years, Smishing attacks such as malicious url and malicious application have been emerged as a major problem in South Korea since it caused big problems such as leakage of personal information and financial loss. Users are susceptible to Smishing attacks due to the fact that text message may contain curios content. Because of that reason, user could follow the url, download and install malicious APK file without any doubt or verification process. However currently Anti-Smishing App that adopted post-processing method is difficult to respond quickly. Users need a system that can determine whether the modification of the APK file and malicious url in real time because the Smishing can cause financial damage. This paper present the cloud-based system for verifying malicious url and malicious APK file in user device to prevent secondary damage such as smishing attacks and privacy information leakage.
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OAuth를 이용한 로그아웃 문제로 인한 취약점 방지 기법에 대한 연구
김진욱(Jinouk Kim),박정수(Jungsoo Park),응웬부렁(Long Nguyen-Vu),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.1
많은 웹 서비스가 OAuth 프로토콜을 이용하여 리소스 서버로부터 프로필 정보를 전달받아 사용자를 로그인시켜주는 형태로 제공되어 추가적인 회원가입의 불편함을 줄여주고 있다. 하지만, 작업을 종료한 사용자가 클라이언트 웹 서비스를 로그아웃하더라도 리소스 서버가 로그인 상태로 남아 사용자의 개인정보 및 리소스 서버 자원 유출에 대한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 OAuth 프로토콜을 통해 로그인한 사용자가 클라이언트에서 로그아웃할 경우, 리소스 서버의 로그인 상태에 관한 알림을 통하여 사용자가 리소스 서버의 로그아웃 여부를 판단할 수 있도록 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하여 OAuth 프로토콜을 통해 로그인한 사용자가 도서관, 백화점, 인쇄소와 같이 여러 사용자가 이용하는 공용 PC 환경에서 리소스 서버에 로그아웃 여부를 확인하지 않아 발생할 수 있는 정보유출 문제를 줄이고 리소스 서버의 자원을 보호할 수 있다. Many web services which use OAuth Protocol offer users to log in using their personal profile information given by resource servers. This method reduces the inconvenience of the users to register for new membership. However, at the time a user finishes using OAuth client web service, even if he logs out of the client web service, the resource server remained in the login state may cause the problem of leaking personal information. In this paper, we propose a solution to mitigate the threat by providing an additional security behavior check: when a user requests to log out of the Web Client service, he or she can make decision whether or not to log out of the resource server via confirmation notification regarding the state of the resource server. By utilizing the proposed method, users who log in through the OAuth Protocol in the public PC environment like department stores, libraries, printing companies, etc. can prevent the leakage of personal information issues that may arise from forgetting to check the other OAuth related services. To verify our study, we implement a Client Web Service that uses OAuth 2.0 protocol and integrate it with our security behavior check. The result shows that with this additional function, users will have a better security when dealing with resource authorization in OAuth 2.0 implementation.
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