K - m e a n s 클 러 스 터 링 을 이용한 안드로이드 악성코드 검출 방법

• 영문명: A Malware Detection Method in the Android System Using K-means Clustering
• 발행기관: 호서대학교 공업기술연구소
• 저자명: 이정아(Jung-Ah Lee) 김환구(HwanKoo Kim)
• 간행물 정보: 『공업기술연구 논문집』제34권 제2호, 91~100쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 제어계측공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.12.30

국문 초록

스마트 폰의 사용자가 늘어남에 따라 악성코드도 증가하였다 . 악성코드를 분석하기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다 . 하지만 모든 애플리케이션을 검사하는 것은 불가능하기 때문에 정밀 검사할 애플리케이션을 선정하기 위한 사전검사가 필요하다 . 본 논문에서는 잠재적인 위험을 한눈에 보기위해 애플리케이션의 소스코드와 AndroidManifest.xml에서 잠재적인 위험 API와 잠재적인 위험 권한을 특징 벡터로 생성한다 . 그리고 특징 벡터를 가중치를 통해 특징 좌표로 변환한다 . 생성된 특징 좌표는 K-means clustering을 통해 애플리케이션이 어떠한 cluster에 속하는지 확인함으로써 악성 애플리케이션의 후보군을 추출한다 . 따라서 본 논문에서는 특징 벡터와 K-means를 통한 악성 애플리케이션의 후보군 추출을 제안한다 .

목차

i. 서 론

II. 관 련연 구

III. K-m eans 악 성 코 드 검출 방법

IV. 실험

V . 결 론

키워드

Malware K-means Android