안드로이드 모바일 단말기를 위한 효율적인 악성앱 감지법

국문 초록 (Abstract)

스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Smart phone usage has increased exponentially and open source based Android OS occupy significant market share. However, various malicious applications that use the characteristic of Android threaten users. In this paper, we construct an efficient malicious application detector by using the principle component analysis and the incremental k nearest neighbor algorithm, which consider an required permission, of Android applications. The cross validation is exploited in order to find a critical parameter of the algorithm. For the performance evaluation of our approach, we simulate a real data set of Contagio Mobile.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 안드로이드 보안 체계
• Ⅲ. 분류 모델
• Ⅳ. 실험
• Ⅴ. 실험 결과
• Ⅵ. 결론 및 향후 연구 계획
• References

참고문헌 (Reference)

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2 "Mobile threat report q4 2012" F-Secure 2012

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4 K. Forter, "Incremental kNN classifier exploiting correct-error teacher for activity recognition" 445-450, 2010

5 "Gartner Says Smartphone Sales Grew 46.5 Percent in Second Quarter of 2013and Exceeded Feature Phone Sales for First Time"

6 Mila, "Contagio mobile"

7 C. Kolbitsch, "Anubis: Analyzing unknown binaries"

8 A. P. Felt, "Android permissions demystified" ACM 627-638, 2011

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10 A. Reina, "A system call-centric analysis and stimulation technique to automatically reconstruct android malware behaviors" 2013

11 S. Y. Yerima, "A new android malware detection approach using bayesian classification" 121-128, 2013