사용자 맞춤형 서버리스 안드로이드 악성코드 분석을 위한 전이학습 기반 적응형 탐지 기법

심현석; 정수환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 심현석 (숭실대학교) 정수환 (숭실대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제31권 제3호

발행연도: 2021.6

수록면: 433 - 441 (9page)

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안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습 이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

#Android malware #Transfer learning #On-device analyzer #Adaptive system

참고문헌 (17)

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Forbes, “Many Popular Android Apps Leak Sensitive Data, Leaving Millions Of Consumers At Risk”, https://www.forbes.com/sites/ajdellinger/2019/06/07/many-popular-android-apps-leak-sensitive–data-leaving-millions-of-consumers-at-risk/#69643a7b521e, last accessed Jan 2021.

D. H. Wolpert and W. G. Macready, " No free lunch theorems for optimization," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.1, no.1, pp. 67-8 2, Apr, 1997.

Tensorflow lite, “Deploy machine learning models on mobile and IoT devices”, https://www.tensorflow.org/lite, last accessed Feb 2021.

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, 2013.

M. Backes, S. Bugiel, O. Schranz, P. Von Styp-Rekowsky and S. Weisgerber, "ARTist: The Android Runtime Inst rumentation and Security Toolkit," 2017 IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), pp.481-495, 2017.

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