자기회귀 이동평균 모델을 이용한 안드로이드 악성코드탐지 기법

초록

최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.

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