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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강승준 (고려대학교) 윤지원 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제4호
발행연도
2015.8
수록면
817 - 827 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

Probabilistic K-nearest neighbor classifier for detection of malware in android mobile : 안드로이드 모바일 악성 앱 탐지를 위한 확률적 K- 근접 이웃 분류기
강승준 정보보호학과 2016.01 학위논문

2015

안드로이드 모바일 악성 앱 탐지를 위한 확률적 K-인접 이웃 분류기
강승준 ,  윤지원 정보보호학회논문지 2015.08 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 k 와 β 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.
#Malware Detection #Android Permissions #Principal Component Analysis #KNN #PKNN

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 제반연구
IV. 제안방법
V. 실험
VI. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
[인터넷자원] - eMarketer / / Smartphone Users Worldwide Will Total 1.75 Billion in 2014 google schola [학술지(정기간행물)] - DENCK, William / 2009 / Understanding Android Security / IEEE security & privacy : 50 ~ 57 google schola [인터넷자원] - NETMARKETSHARE / / Mobile/Tablet Top Operating System Share Trend google schola [단행본] - ORTHACKER, Clemens / 2012 / Security and Privacy inMobile Information and Communication Systems / Springer Berlin Heidelberg : 40 ~ 51 google schola [인터넷자원] - AppBrain / / Android Statistics –Google Play stats google schola

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