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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안진웅 (숭실대학교) 윤홍선 (숭실대학교) 정수환 (숭실대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제29권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
519 - 529 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

분석 회피 기능을 갖는 안드로이드 악성코드 동적 분석 기능 향상 기법
안진웅 ,  윤홍선 ,  정수환 정보보호학회논문지 2019.06 학술저널
분석 회피 기능을 갖는 안드로이드 악성코드 동적 분석 기능 향상 기법에 관한 연구
안진웅 정보통신공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.
#Android #Malware #Dynamic Analysis

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 기법
IV. 구현
V. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
StateCounter, “mobile market share” Mobile operating system market share worldwide, 2018. http://gs.statcounte r. com/os-market-share/mobile/worldwide, 2018-12-05. IDC, “mobile os” Smartphone OS Market Share, https://www.idc.com/p romo/smartphone-market-share/os, 2018-12-07. Tiwari, Suman R, “A survey of Android malware Detection Technique”, Journal of Network Communications and Emerging Technologies vol.8, no.4, 2018. google schola McAfee, “mobile threat” McAfee Labs Threats Report, 2018-12-07. google schola Shan, Zhiyong, Iulian Neamtiu, and Raina Samuel, “Self-hiding behavior in Android apps: detection and characterization,” Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering, ACM, 2018. google schola

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