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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 493 - 501 (9page)
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안드로이드 운영체제에서 Flow Analysis의 난독화를 위해서는 실행되지 않는 흐름의 코드를 생성하여 Flow Graph의 크기를 크게 만들어 분석이 어렵게 만들 수 있다. 이를 위해 논문에서는 aar 형태의 라이브러리를 구현하여 외부 라이브러리의 형태로 애플리케이션에 삽입이 가능하도록 하였다. 라이브러리는 더미 코드에서의 진입점에서부터 최대 5개의 child node를 가질 수 있도록 설계되었으며, child node의 클래스는 각 node마다 100개부터 900개까지 2n+1개의 메서드를 가지고 있으므로 총 2,500개의 진입점으로 구성된다. 또한 진입점은 XML에서 총 150개의 뷰로 구성되며, 각각의 진입점은 비동기 인터페이스를 통해 연결된다. 따라서 Inter-Procedural 기반의 Control Flow Graph를 생성하는 과정에서는 최대 14,175E+11개의 추가적인 경우의 수를 가지게 된다. 이를 애플리케이션에 적용한 결과 Inter Procedural Control Flow Analysis 툴에서 평균 10,931개의 Edge와 3,015개의 Node가 추가 생성되었으며 평균 36.64%의 그래프 크기 증가율을 갖는다. 또한 APK를 분석 시에는 최대 평균 76.33MB의 오버헤드가 발생하였지만, 사용자의 ART 환경에서는 최대 평균 0.88MB의 실행 오버헤드만을 가지며 실행 가능한 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. Introduction
II. Background
III. Related work
IV. Implementation
V. Evaluation
VI. Limitation
VII. Conclusion
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
N. Peiravian and X. Zhu, Machine Learning for Android Malware Detection Using Permission and API Calls, 2013 IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, pp. 300-305, Nov. 2013.
Suleiman Y. Yerima, Sakir Sezer, Gavin McWilliams, Igor Muttik. A New Android Malware Detection Approach Using Bayesian Classification, 2013 IEEE 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA), pp. 121-128, Mar. 2013.
A. Kamil, J. Su and K. Yelick, Making Sequential Consistency Practical in Titanium, Proceedings of the 2005 ACM/IEEE Conference on Supercomputing, pp. 15-15, Nov. 2005
Noriyuki, S., Tetsuo, K., Katsuhisa, M., Detecting Invalid Layer Combinations Using Control-Flow Analysis for Android, in Proc. COP'16 Proceedings of the 8th International Workshop on Context- Oriented Programming, Rome, pp. 27-32, Jul. 2016.
A. Steven, et al. Flowdroid: Precise context, flow, field, object-sensitive and lifecycle-aware taint analysis for android apps., Acm Sigplan Notices, vol.49, no.6 pp. 259-269, Jun. 2014.
Suleiman Y. Yerima, Sakir Sezer, Gavin McWilliams, Igor Muttik. A New Android Malware Detection Approach Using Bayesian Classification, 2013 IEEE 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA), pp. 121-128, Mar. 2013.
A. Kamil, J. Su and K. Yelick, Making Sequential Consistency Practical in Titanium, Proceedings of the 2005 ACM/IEEE Conference on Supercomputing, pp. 15-15, Nov. 2005
Noriyuki, S., Tetsuo, K., Katsuhisa, M., Detecting Invalid Layer Combinations Using Control-Flow Analysis for Android, in Proc. COP'16 Proceedings of the 8th International Workshop on Context- Oriented Programming, Rome, pp. 27-32, Jul. 2016.
A. Steven, et al. Flowdroid: Precise context, flow, field, object-sensitive and lifecycle-aware taint analysis for android apps., Acm Sigplan Notices, vol.49, no.6 pp. 259-269, Jun. 2014.
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