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안드로이드 정적분석 기반 개인정보 처리방침의 신뢰성 분석
정윤교 ( Yoonkyo Jung ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
모바일 사용자가 증가함에 따라 모바일 앱에서 사용자가 허용하지 않은 개인정보가 유출되는 프라이버시 문제가 많아졌다. 이를 해결하기 위해 구글은 앱스토어에 등록된 앱이 사용자의 개인정보를 어떻게 활용하는지 개인정보 처리방침에 명시하도록 했다. 하지만 개인정보 처리방침이 실제로 앱의 개인정보 수집 및 처리 과정을 정확히 공개하는지 확인할 수 있는 해결책이 없으며, 사용자는 앱이 개인정보를 어떻게 활용하는지 알기 위해 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 안드로이드 정적 분석으로 앱이 접근할 수 있는 데이터를 확인하고, 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석한 뒤 결과를 비교하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 13,223개 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집했고 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 앱을 선정했다. 선정한 앱의 모바일 앱 분석 결과와 텍스트 분석 결과를 비교하여 모바일 앱이 개인정보 처리방침에 명시된 것보다 더 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 입증한다.
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안드로이드 정적 분석을 활용한 개인정보 처리방침의 신뢰성 분석
정윤교 ( Yoonkyo Jung ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.12 No.1
모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다. Mobile apps frequently request permission to access sensitive data for user convenience. However, while using mobile applications, sensitive and personal data has been leaked even if users do not allow it. To deal with this problem, Google App Store has required developers to disclose how the mobile app handles user data in a privacy policy. However, users are not certain that the privacy policy describes all the app’s behavior. They have no choice but to rely on the privacy policy to confirm how the app uses data. This study designed a system that checks the reliability of privacy policies by analyzing the privacy policy texts and mobile apps. First, the system extracts and analyzes the privacy policy texts to check which personal data the privacy policy discloses that the mobile apps can collect. After analyzing which data apps can access using android static analysis, we compare both results to analyze the reliability of privacy policies. For the experiment, we collected the APK files and metadata of about 13K android apps registered in the Google Play Store and preprocessed the apps by four conditions. According to the comparison between privacy policies and mobile app behavior, many apps can access more personal data than disclosed in the privacy policy.
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심재성 ( Sim Jaesung ),정윤교 ( Jung Yoonkyo ) 공군사관학교 2022 空士論文集 Vol.73 No.2
최근 군 병력이 감소함에 따라 휴전선 부근 적을 감시할 수 있는 무인 감시장비의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 현재 군의 감시 시스템은 다수의 카메라를 설치하여 소수의 인원이 교대로 감시 및 추적하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 이러한 방식은 장시간 다수의 영상 정보에 집중해야 하는 감시 인력의 피로도 증가를 불러왔고, 결과적으로 무인 감시장비의 정확도 감소를 야기하고 있다. 본 연구에서는 소리 신호를 증폭하는 빔포밍 알고리즘을 설계하여 소리 정보를 바탕으로 소리의 발생 방향으로 감시장비를 유도 및 제어하는 시스템을 제안한다. 시스템 구현을 위해 MATLAB을 이용한 신호처리 샘플링, 힐베르트 변환, 빔포밍을 구현하였고, 해당 기술을 바탕으로 소리의 발생 방향을 추적할 수 있었다. 실험 환경에서 마이크 기준 좌우 15, 30, 45, 60도와 정면에서 소리를 20cm 간격으로 발생시켜 소리의 방향을 측정한 결과, 평균 3.4도, 최대 7도의 오차로 소리의 발생 방향을 추적할 수 있음을 확인하여 해당 시스템이 감시장비 유도에 유용함을 증명하였다. With the recent decrease in the number of military personnel, the need for unmanned surveillance equipment capable of monitoring enemies near the border has emerged. Therefore, most monitoring systems are currently installed with multiple cameras, and a small number of people take turns monitoring and tracking. However, this method has led to an increase in the fatigue of monitoring personnel who have to focus on a large number of image information for a long time, resulting in a decrease in the accuracy of unmanned monitoring equipment. This study proposes a system that induces and controls monitoring equipment in the direction of sound generation based on sound information by designing a beamforming algorithm that amplifies sound signals. To implement the system, signal processing sampling, Hilbert conversion, and beamforming were implemented using MATLAB, and the direction of sound generation could be tracked based on the corresponding technology. In the experimental environment, the sound direction was measured by generating the sound at intervals of 20cm from the left and right sides of the microphone at 15, 30, 45, 60 degrees and the front. As a result, it was found that the system was useful for inducing monitoring equipment.
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