스마트 폰의 사용자가 늘어남에 따라 악성코드도 증가하였다 . 악성코드를 분석하기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다 . 하지만 모든 애플리케이션을 검사하는 것은 불가능하기 때문...
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2015
-
500
학술저널
91-100(10쪽)
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스마트 폰의 사용자가 늘어남에 따라 악성코드도 증가하였다 . 악성코드를 분석하기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다 . 하지만 모든 애플리케이션을 검사하는 것은 불가능하기 때문...
스마트 폰의 사용자가 늘어남에 따라 악성코드도 증가하였다 . 악성코드를 분석하기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다 . 하지만 모든 애플리케이션을 검사하는 것은 불가능하기 때문에 정밀 검사할 애플리케이션을 선정하기 위한 사전검사가 필요하다 . 본 논문에서는 잠재적인 위험을 한눈에 보기위해 애플리케이션의 소스코드와 AndroidManifest.xml에서 잠재적인 위험 API와 잠재적인 위험 권한을 특징 벡터로 생성한다 . 그리고 특징 벡터를 가중치를 통해 특징 좌표로 변환한다 . 생성된 특징 좌표는 K-means clustering을 통해 애플리케이션이 어떠한 cluster에 속하는지 확인함으로써 악성 애플리케이션의 후보군을 추출한다 . 따라서 본 논문에서는 특징 벡터와 K-means를 통한 악성 애플리케이션의 후보군 추출을 제안한다 .
목차 (Table of Contents)
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