LSTM 기반 안드로이드 apk 호출 메소드 분석을 통한 악성코드 탐지 기법 연구

• 영문명: A Study on LSTM-based Call Method Analysis for Detecting Malicious Code in Android APK
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 최아린 조선영 조해린 최승희 이태진 김형종
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2020추계학술대회, 618~623쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.10.30

국문 초록

스마트폰의 사용률이 증가함에 따라, 모바일 어플리케이션의 사용률 또한 같이 증가하고 있다. 그 중 안드로이드 플랫폼은 쉽게 접근과 배포가 가능해 개인정보 탈취, 오용 또는 악용, 과금 징수 등의 행위로 인한 피해자가 크게 늘고 있다. 딥러닝으로 안드로이드 악성코드를 탐지하는 기존연구는 존재하지만, 애플리케이션 설치 파일인 apk를 분석하여 탐지하는 것은 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션의 메소드와 퍼미션을 인공지능 기반으로 분석하여 정상 애플리케이션과 악성 애플리케이션을 판별하는 연구를 진행했다. 학습 모델로는 LSTM을 사용하였으며, 실험 결과로 98%, 100%의 정확도를 보이는 결과가 도출되었다. 추후 이 기능을 더 발전시켜 애플리케이션 설치 직전에 악성 여부를 판별할 수 있는 소프트웨어를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 딥러닝 학습 모델 정의

4. 실험 데이터

5. 결론

참고문헌