KR20130078279A - 클라이언트 프로그램 기반 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템 및 방법 - Google Patents

클라이언트 프로그램 기반 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스마트폰 악성 어플 탐지 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은 사용자 스마트폰으로부터 분석 대상 어플의 시그니처 정보를 제공받는 단계, 상기 시그니처 정보를 기초로 분석 대상 어플의 설치 파일을 수집하는 단계, 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용스마트폰에 설치하는 단계, 그리고 상기 테스트용 스마트폰 상에서 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하고 동적 분석을 수행하는 단계를 포함를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 정적 분석 및 동적 분석을 병행함으로써 새롭게 출현하거나 변형된 악성 어플을 조기에 탐지할 수 있는 장점이 있다. 특히 악성 행위 이용 가능 API 및 API 호출 패턴을 통해 해당 어플의 악성 행위 가능성 여부를 효율적으로 탐지할 수 있다.

Description

클라이언트 프로그램 기반 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템 및 방법{Smartphone Malicious Application Detect System and Method based on Client Program}
본 발명은 악성 어플 탐지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 클라이언트 프로그램 기반으로 정적 분석 및 동적 분석을 병행하여 스마트폰에서 악성 어플을 탐지하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어 스마트폰의 보급 확대와 더불어 스마트폰을 대상으로 하는 악성 어플에 대한 문제가 점차 심각해지고 있다. 게임 어플, 미디어 플레이 어플, 배경화면 선택 어플 등 다양한 카테고리의 어플이 악성행위를 하는 것으로 나타나고 있다.
이러한 악성 어플은 스마트폰 이용자가 인식하지 못하게 설치 되는데, 어플의 악성 행위 중 대부분은 개인의 전화번호 및 주소록에 있는 전화번호 이름 등의 정보를 수집, 스마트폰 GPS 정보를 이용하여 개인의 위치 정보를 실시간으로 수집, 스마트폰에 저장된 신용카드 정보 및 결제를 필요로 하는 어플 사용 시 개인 정보 수집, 스마트폰에 저장된 사진, 동영상 콘텐츠 정보를 수집하는 등의 개인 정보를 수집하는 행위 등, 개인정보 유출 행위 및 악성 행위를 하고 있으며, 서비스 거부 및 지연 등을 일으키는 등의 악성 행위를 하고 있다.
악성 행위를 하는 어플을 탐지하기 위해서는 이미 알려진 정보를 통해 분석하는 정적 분석과 실제 어플이 실행되는 상황을 모니터링 하여 악성 행위를 탐지하는 동적 분석 방법이 있을 수 있다. 그런데 현재 악성 코드 탐지를 위해 개발된 대부분의 기술은 기존 PC기반의 백신 프로그램으로 이미 알려진 악성코드의 특성을 활용하는 시그니처 DB방식인 정적 분석을 통한 탐지 방법으로 모바일 악성 코드를 탐지하는데 한계가 있다. 특히 최근 스마트폰 이용 활성화에 따라 유포되는 어플의 악성 행위 분석은 기존 PC의 운영체계 (Windows, Mac OS 등)및 개발 방식과는 상이한 관계로 아직 기술적으로 체계화 되어 있지 못한 실정이다.
따라서 본 발명이 해결하려는 과제는 클라이언트 프로그램 기반으로 정적 분석 및 동적 분석을 병행하여 스마트폰에서 악성 어플을 탐지하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시예에 따른 악성 어플 탐지 방법은, 사용자 스마트폰으로부터 분석 대상 어플의 시그니처 정보를 제공받는 단계, 상기 시그니처 정보를 기초로 분석 대상 어플의 설치 파일을 수집하는 단계, 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용스마트폰에 설치하는 단계, 그리고 상기 테스트용 스마트폰 상에서 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하고 동적 분석을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 분석 대상 어플의 시그니처 정보는, 상기 분석 대상 어플의 MD5 해쉬값, SHA1 및 어플 패키지 이름 및 어플 설치 파일 다운로드 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 수집된 어플 설치 파일로부터 악성 행위 이용 가능 에이피아이(API, Application Program Interface)를 추출하여 정적 분석을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 정적 분석을 수행하는 단계는, 상기 어플 설치 파일의 압축을 해제하고 실행 파일을 추출하는 단계, 상기 추출된 실행 파일에 대한 디스어셈블 및 디컴파일을 수행하는 단계, 그리고 상기 디스어셈블 및 디컴파일을 통해 구해진 코드로부터 상기 악성 행위 이용 가능 API를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 동적 분석을 수행하는 단계는, 상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 상기 테스트용 스마트폰에 설치하는 단계, 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하는 단계, 상기 설치된 분석 대상 어플을 상기 테스트 스마트폰 상에서 실행하는 단계, 그리고 상기 어플 실행 과정에서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 로그 분석 결과를 기초로 파악된 API 호출 패턴에 의한 악성 행위 내용을 포함하는 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 분석 결과를 기초로 악성 어플 탐지 결과를 상기 사용자 스마트폰에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일은 API 호출 로그를 포함한 동적 분석 대상 로그의 출력을 위한 함수가 삽입된 달빅(Dalvik) VM을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 상기한 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템은, 사용자 스마트폰으로부터 제공되는 분석 대상 어플의 시그니처 정보를 기초로 분석 대상 어플의 설치 파일을 수집하고, 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰에 설치하며, 상기 테스트용 스마트폰 상에서 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하고 동적 분석을 수행하는 분석 서버를 포함한다.
상기 분석 서버는, 상기 수집된 어플 설치 파일로부터 악성 행위 이용 가능 에이피아이(API, Application Program Interface)를 추출하여 정적 분석을 수행할 수 있으며, 상기 어플 설치 파일의 압축을 해제하고 실행 파일을 추출하고, 상기 추출된 실행 파일에 대한 디스어셈블 및 디컴파일을 수행하며, 상기 디스어셈블 및 디컴파일을 통해 구해진 코드로부터 상기 악성 행위 이용 가능 API를 추출하는 정적 분석 모듈을 포함할 수 있다.
상기 정적 분석 모듈은, 상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성할 수 있으며, 상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 상기 테스트용 스마트폰에 설치하고, 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하며, 상기 설치된 분석 대상 어플을 상기 테스트 스마트폰 상에서 실행되는 과정에서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집하는 동적 분석 모듈을 상기 테스트용 스마트폰에 설치할 수 있다.
상기 동적 분석 모듈은, 상기 로그 분석 결과를 기초로 파악된 API 호출 패턴에 의한 악성 행위 내용을 포함하는 분석 결과를 생성할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 분석 결과를 기초로 악성 어플 탐지 결과를 상기 사용자 스마트폰에 전달 할 수 있다.
본 발명에 의하면, 정적 분석 및 동적 분석을 병행함으로써 새롭게 출현하거나 변형된 악성 어플을 조기에 탐지할 수 있는 장점이 있다. 특히 악성 행위 이용 가능 API 및 API 호출 패턴을 통해 해당 어플의 악성 행위 가능성 여부를 효율적으로 탐지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지 시스템을 설명하기 위해 제공되는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지를 위한 정적 분석 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지를 위한 동적 분석 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
본 발명에 대한 설명에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 용어인 ‘어플’은 스마트폰에서 사용되는 어플리케이션을 의미하며, 악성 어플은 사용자 몰래 설치되어 정보의 삭제, 수정, 변경 등을 통해 개인정보 유출, 서비스 거부 및 지연 등을 수행하는 어플을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지 시스템을 설명하기 위해 제공되는 블록도이다.
도 1을 참고하면, 본 발명에 따른 악성 어플 탐지 시스템은 분석 서버(100)와 테스트용 스마트폰(200)을 포함하고, 통신망(300)을 통해 사용자 스마트폰(400)과 어플 마켓(500)에 접속하여 각종 정보 및 데이터를 교환할 수 있다.
악성 어플 탐지 시스템은 사용자 스마트폰(400)에 설치된 악성 어플 탐지 프로그램으로부터 사용자 스마트폰(400)에 새로 설치되는 어플에 대한 시그니처 정보를 포함한 어플 정보를 획득한다. 그리고 악성 어플 탐지 시스템은 사용자 스마트폰(400)에서 전달된 어플 정보를 기초로 어플 마켓(500) 등으로부터 해당 어플에 대한 설치 파일을 획득하여 정적 분석 및 동적 분석을 수행하고, 그 결과를 사용자 스마트폰(400)에 다시 제공할 수 있다.
여기서 악성 어플 탐지 프로그램은 새로 설치되는 어플에 대한 악성 여부를 분석한 결과를 사용자에게 제공하고, 해당 파일에 대한 삭제 명령이 입력되면 해당 파일을 삭제하여 치료하는 동작을 수행할 수도 있다. 실시예에 따라서 정적 분석은 사용자 스마트폰(400)에 설치된 악성 어플 탐지 프로그램에서 수행되도록 구현할 수도 있다.
테스트용 스마트폰(200) 및 사용자 스마트폰(400)은 휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서, 사용자가 원하는 어플을 설치하여 이용할 수 있다. 특히 본 발명에 따른 테스트용 스마트폰(200)은 악성 어플 탐지를 위해 악성 어플 탐지 시스템 관리자가 분석 서버(100)에 연결하여 이용하는 스마트폰이고, 사용자 스마트폰(400)은 악성 어플 탐지 프로그램이 어플 형태로 설치되어 악성 어플을 탐지 결과를 사용자에게 알리고, 사용자 선택에 따라 해당 어플을 삭제하는 등의 치료 조치를 수행할 수 있다.
통신망(300)은 구내 정보 통신망(local area network, LAN), 도시권 통신망(metropolitan area network, MAN), 광역 통신망(wide area network, WAN), 인터넷, 3G, 4G 등의 이동통신망, Wi-Fi, WIBRO, 케이블망 등을 포함하는 각종 데이터 통신망 포함할 수 있고, 유선과 무선을 가리지 않으며, 어떠한 통신 방식을 사용하더라도 상관없다.
악성 어플 탐지 시스템은 분석 서버(100) 및 테스트용 스마트폰(200)을 포함할 수 있으며, 실시예에 따라 검증자 단말(도시하지 않음)도 포함할 수 있다.
분석 서버(100)는 악성 어플 탐지를 위한 정적 분석 모듈(110), 악성 어플 탐지를 지원하기 위한 각종 정보를 저장하는 데이터베이스(120) 및 분석 대상 어플을 수집하는 어플 수집 모듈(130)을 포함할 수 있다.
어플 수집 모듈(130)은 악성 어플 탐지 프로그램으로부터 전달되는 어플 패키지 이름을 이용하여 어플 마켓(500)으로부터 어플 설치 파일을 획득하거나, 어플 정보에 포함되어 전달된 어플 다운로드 위치 정보를 기초로 어플 설치 파일을 획득할 수 있다.
데이터베이스(120)는 이미 악성으로 등록된 어플에 대한 시그니처 정보(MD5 해쉬값, SHA1, 어플 패키지 이름 등)를 저장할 수 있다. 또한 데이터베이스(120)는 스마트폰 운영체제에서 사용되는 에이피아이(API, Application Program Interface) 중에서 악성 행위에 이용 가능한 API(이하 악성 행위 이용 가능 API)에 대한 정보를 미리 정의하여 저장할 수 있다. 악성 행위 이용 가능 API는 악성 어플 탐지 시스템 운영자 등에 의해 선택될 수 있으며, 변경 가능하다.
안드로이드(Android)에서 사용되는 아래와 표 1에 예시한 것과 같은 API는 개인 정보를 유출하는 행위에 이용될 수 있다.
API 설명
getDeviceId IMEI(기기 고유 번호) 값을 가져옴
getSubseriverId IMSI(가입자 식별 번호) 값을 가져옴
openFileOutput 파일을 열고 쓰는 함수
openFileInput 파일을 열고 읽는 함수
isWifiEnabled 현재 기기가 Wi-Fi에 접속되어 있는지 확인
getLatitude, getLongitude GPS 정보를 가져오는 함수
getContentResolver 컨텐츠 프로바이더 접근 관련 함수
openConnection 인터넷 연결 요청 함수
setRequestMethod 인터넷에 연결 요청 시, 어떠한 방식을 사용할지 설정하는 함수
sendTextMessage SMS 전송을 수행하는 함수
getMessageBody 저장된 SMS를 읽어오는 함수
setLatestEventInfo Notification 쓰기 함수
getInstalledApplications 현재 스마트폰에 설치된 어플리케이션 확인

한편 데이터베이스(120)는 악성 행위에 이용 가능한 API가 조합된 구성 정보(이하 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보)를 포함할 수도 있다. 실제로는 악성 행위 이용 가능 API 중에서 하나에 의해 단독으로 악성 행위가 이루어지는 것이 아니라, 악성 행위 이용 가능 API가 조합된 구성에 의해 악성 행위가 이루어지는 경우가 많다. 따라서 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보를 실제 어플에서 추출된 API와 비교함으로써 해당 어플이 악성 행위를 할 가능성을 파악하도록 구현할 수도 있다. 물론 최종적인 판단은 정확도를 높이기 위해 검증자의 검증을 통하도록 구현하는 것이 바람직하다.
정적 분석 모듈(110)은 사용자 스마트폰(400)의 악성 어플 탐지 프로그램에서 전달한 어플 시그니처 정보(MD5 해쉬값, SHA1, 어플 패키지 이름 등)를 데이터베이스(120)에 저장된 악성 어플의 시그니처 정보와 비교하여 해당 어플의 악성 여부를 판단할 수 있다. 물론 실시예에 따라서 어플 수집 모듈(130)에서 획득한 어플 설치 파일에서 시그니처 정보를 획득하여 데이터베이스(120)에 저장된 악성 어플의 시그니처 정보와 비교하여 해당 어플의 악성 여부를 판단하도록 구현할 수도 있다.
정적 분석 모듈(110)은 어플 설치 파일로부터 추출된 실행 파일을 디스어셈블 및 디컴파일하여 구해진 디스어셈블 및 디컴파일 코드를 검증자가 알아볼 수 있는 형태로 파싱하여 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 보다 자세하게는 정적 분석 모듈(110)은 디스어셈블 및 디컴파일 코드를 파싱하여 미리 정의된 악성 행위 이용 가능 API를 탐지하고, 탐지된 API 함수명, 함수에 대한 간단한 설명, 함수가 디스어셈블 및 디컴파일 코드의 몇 번째 줄에서 실행되었는지(함수 실행 위치)에 대한 결과를 포함하는 정적 분석 결과를 생성할 수 있다.
특히 본 발명에 따른 정적 분석 모듈(110)은 디스어셈블 및 디컴파일 코드를 파싱하여 추출된 API 중에서 데이터베이스(120)에 등록된 악성 행위 이용 가능 API가 탐지된 경우 이에 대한 정보를 사용자 스마트폰(400)의 악성 어플 탐지 프로그램에 전달하여 사용자가 해당 어플의 악성 가능성을 확인할 수 있게 해준다. 이때 탐지된 API에 대한 어떤 악성 행위에 이용될 수 있는지, 예컨대 개인정보 유출 등에 대한 내용도 함께 알려줄 수 있다.
한편 실시예에 따라서 정적 분석 모듈(110)은 탐지된 악성 행위 이용 가능 API를 데이터베이스(120)에 저장된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 비교하고, 예비적으로 해당 어플의 악성 행위 가능 여부를 판단하여 이를 스마트폰(400)의 악성 어플 탐지 프로그램에 전달하여 사용자가 확인할 수 있도록 구현될 수도 있다. 이에 의하면 단순히 하나의 악성 행위 이용 가능 API에 의해 판단하는 것보다 오탐율을 낮출 수 있다. 따라서 사용자는 악성 어플 탐지 프로그램의 동작 모드 설정을 다르게 하여 하나의 악성 행위 이용 가능 API가 탐지된 경우도 통보를 받을 지, 악성 행위 이용 가능 API 조합이 탐지된 경우 통보를 받을 지 선택할 수 있다.
분석 서버(100)는 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰(200)에 설치한 후 동적 분석 모듈(210)을 테스트용 스마트폰(200)에서 실행하여 동적 분석 결과를 제공받을 수 있다. 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일은 API 호출 로그를 포함한 동적 분석 대상 로그의 출력을 위한 함수가 삽입된 달빅(Dalvik) VM을 포함할 수 있다. 그리고 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰(200)에 설치하는 동작은 새로운 어플에 대한 동적 분석을 할 때마다 매번 수행되는 것이 바람직하다. 이를 통해 클린한 환경에서 동적 분석이 수행될 수 있다.
테스트용 스마트폰(200)은 악성 어플 탐지를 위해 악성 어플 탐지 시스템 관리자가 이용하는 스마트폰이다. 테스트용 스마트폰(200)은 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일이 설치된 상태에서 동적 분석 모듈(210)과 동적 분석 대상 어플이 설치된다. 그 후 테스트용 스마트폰(200)에 설치된 동적 분석 모듈(210)은 악성 행위 탐지 대상 어플에 대한 동적 분석을 수행하고 그 결과를 분석 서버(100)에 제공할 수 있다. 실시예에 따라서 테스트용 스마트폰(200)을 이용하지 않고 서버(100) 또는 PC(도시하지 않음) 상에서 안드로이드 어뮬레이터, 아이폰 어뮬레이터 등과 같은 스마트폰 어뮬레이터에 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 설치한 후 동적 분석을 수행하도록 구현될 수도 있다.
동적 분석 모듈(210)은 스마트폰 운영체제의 이미지 파일이 설치된 상태에서 동적 분석 대상 어플을 실행하면서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집하여 보고하는 기능을 수행한다. 동적 분석 모듈(210)은 DDMS(Dalvik Debug Monitoring Service)를 이용할 수 있으며, 이를 통해 해당 프로세스의 메모리 사용 통계치, 자세한 메모리 정보, 메모리 누수 시점, 연결된 해당 프로세스의 쓰레드 목록과 상태, 원하는 시점의 메모리 할당 정보, 특정 함수의 실행 여부와 함수 커버리지 기록, 안드로이드 로그를 알 수 있다. 즉 동적 분석 대상 어플이 실행됨으로써 변하는 환경(파일 시스템, 레지스트리, 네트워크 등)을 감시할 수 있다. 이러한 동적 분석 모듈(210)은 테스트용 스마트폰(200)에서 실행가능한 어플리케이션, 예컨대 안드로이드 스마트폰의 경우는 안드로이드 어플로 구현될 수 있으며, 상기한 분석 결과를 텍스트 파일로 저장하여 분석 서버(100)에 보고할 수 있다.
어플 마켓(500)은 안드로이드 마켓, 앱 스토어 등과 같은 응용 소프트웨어 다운로드 서비스를 제공하는 공식적인 사이트뿐만 아니라, 블랙 마켓으로 불리는 불법 사이트를 포함할 수 있으며, 악성 어플 탐지 시스템은 어플 마켓(500)을 통해 악성 행위 탐지 대상 어플을 수집할 수 있다. 물론 P2P를 통해 사용자의 컴퓨터에 저장되어 있는 어플을 수집할 수도 있으며, 기타 다른 방법에 의해 악성 행위 탐지 대상 어플을 수집하는 것도 가능하다.
사용자 스마트폰(400)은 악성 어플 탐지 시스템에서 제공하는 악성 어플 탐지 프로그램이 설치되어 실행될 수 있다. 바람직하게는 악성 어플 탐지 프로그램은 백그라운드에서 동작하며 새로운 어플이 사용자 스마트폰(400)에 설치될 때마다 해당 어플의 시그니처 정보를 추출하여 분석 서버(100)에 제공할 수 있다. 그리고 분석 서버(100)로부터 제공되는 악성 어플 탐지 결과에 따라 해당 어플을 삭제하는 작업을 수행할 수 있다.
그러면 도 2 내지 도 4를 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지 방법에 대해 자세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지를 위한 정적 분석 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 악성 어플 탐지를 위한 동적 분석 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 2를 참고하면, 먼저 사용자 스마트폰(400)은 어플 마켓 또는 악성 어플 탐지 시스템에서 운영하는 다운로드 서버(도시하지 않음) 등으로부터 악성 어플 탐지 프로그램을 제공받아 설치할 수 있다(S210).
그리고 사용자 스마트폰(400)에 새로운 어플에 대한 설치 시도가 있으면(S215-Y), 악성 어플 탐지 프로그램은 어플 설치 파일에서 해당 어플에 대한 시그니처 정보(MD5 해쉬값, SHA1, 어플 패키지 이름 등)를 추출하여 분석 서버(100)에 전송한다(S220). 실시예에 따라 단계(S220)에서 악성 어플 탐지 프로그램은 어플 설치 파일에 대한 다운로드 위치 정보를 함께 분석 서버(100)에 제공할 수도 있다.
그러면 분석 서버(100)는 사용자 스마트폰(400)에서 전달된 어플 시그니처 정보를 데이터베이스(120)에 등록된 악성 어플의 시그니처 정보와 비교하여 악성 어플 여부를 판단한다(S230). 단계(S230)에서 악성 어플로 판단된 경우(S230-Y) 바로 사용자 스마트폰(400)에 악성 어플 탐지 결과를 제공할 수 있다(S270).
한편 단계(S230)에서 악성 어플로 판단되지 않은 경우(S230-N), 분석 서버(100)는 어플 수집 모듈(130)을 통해 분석 대상 어플의 설치 파일을 어플 마켓(600) 등으로부터 수집한다(S240).
다음으로 분석 서버(100)는 정적 분석 모듈 (110)을 통해 어플 설치 파일에 대한 정적 분석 동작을 수행한다(S250).
도 3을 참고하여 정적 분석 단계(S250)를 자세히 설명하면, 정적 분석 모듈(110)은 어플 설치 파일(예컨대 안드로이드의 경우 APK 파일)의 압축을 해제한다(S251). 그리고 정적 분석 모듈(110)은 압축 해제된 어플 설치 파일에서 실행 파일(예컨대 안드로이드의 경우 DEX 파일)을 추출한다(S252).
다음으로 정적 분석 모듈(110)은 실행 파일에 대해 디스어셈블 및 디컴파일을 수행하여 디스어셈블 및 디컴파일 코드를 구한다(S253). 이후 정적 분석 모듈(110)은 디스어셈블 및 디컴파일 코드를 파싱하여 미리 정의된 악성 행위 이용 가능 API를 추출한다(S254). 그리고 정적 분석 모듈(110)은 추출된 악성 행위 이용 가능 API와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 정적 분석 결과를 생성할 수 있다(S255). 예컨대 추출된 API가 개인 정보 유출에 관한 것인지, 비정상적인 과금을 유도하는 것인지, 스마트폰을 비정상적으로 동작시키는 것인지 등에 대한 내용이 포함된 정적 분석 결과를 생성할 수 있다. 한편 실시예에 따라서 정적 분석 모듈(110)은 단계(S254)에서 추출된 악성 행위 이용 가능 API로 이루어진 구성을 데이터베이스(120)에 저장된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 비교한 분석 결과를 정적 분석 결과에 포함시킬 수도 있다. 즉 해당 악성 행위 이용 가능 API 조합과 관련된 악성 행위 내용을 포함한 정적 분석 결과를 생성할 수도 있다.
아울러 정적 분석 모듈(110)은 단계(S254)에서 추출된 API에 대한 함수명, 함수에 대한 간단한 설명, 함수가 디스어셈블 및 디컴파일 코드의 몇 번째 줄에서 수행되었는지 등을 포함하는 분석 결과를 사용자가 용이하게 확인할 수 있는 형태로 작성할 수도 있다. 이렇게 작성된 분석 결과는 분석 서버(100)에 보고되고, 검증자에게 전달되어 해당 어플의 악성 여부를 판단하는 자료로 사용될 수도 있다. 한편 실시예에 따라 정적 분석 모듈(110)은 시그니처 정보와 비교하여 악성 어플 여부를 판단하는 단계(S230)를 수행할 수도 있다.
분석 서버(100)는 단계(S255)에서 생성된 정적 분석 결과를 포함하는 악성 어플 탐지 결과를 사용자 스마트폰(400)에 제공할 수 있다(S270). 정적 분석 수행이 이루어진 후(S250), 악성 어플 탐지 시스템은 악성 행위 탐지 대상 어플에 대한 동적 분석을 수행할 수 있다(S260). 실시예에 따라 정적 분석 수행 단계(S250)와 동적 분석 수행 단계(S260)는 동시에 수행되거나 순서가 바뀌어도 된다.
도 4를 참고하여 동적 분석 단계(S260)를 자세히 설명하면, 먼저 분석 서버(100)는 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰(200)에 설치한다(S261). 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰(200)에 설치하는 동작은 새로운 어플에 대한 동적 분석을 할 때마다 매번 수행되는 것이 바람직하다. 이를 통해 클린한 환경에서 동적 분석이 수행될 수 있다.
다음으로 분석 서버(100)는 동적 분석 모듈(210)을 테스트용 스마트폰(200)에 설치한다(S263). 동적 분석 모듈(210)은 테스트용 스마트폰(200)에서 실행가능한 어플리케이션으로 구현되어 설치될 수 있다. 다음으로 분석 서버(100)는 분석 대상 어플을 테스트용 스마트폰(200)에 설치한다(S265). 단계(S265)에서 설치되는 분석 대상 어플은 어플 수집 모듈(130)을 통해 단계(S240)에서 수집된 어플이다.
이후 동적 분석 모듈(210)은 테스트용 스마트폰(200)에 설치된 분석 대상 대상 어플을 실행시킨다(S266). 그리고 동적 분석 모듈(210)은 악성 행위 탐지 대상 어플을 실행하면서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집한다(S267). 단계(S267)에서 수집된 로그 분석 결과를 기초로 파악된 API 호출 패턴을 사전에 데이터베이스(120)에 등록된 악성 행위를 하는 어플에서의 API 호출 패턴과 비교하여 악성 행위 가능성 여부를 판단하고, 해당 API 호출 패턴에 의한 악성 행위 내용을 포함한 동적 분석 결과를 생성할 수 있다(S268).
다시 도 2를 참고하면, 분석 서버(100)는 정적 분석 결과와 동적 분석 결과를 취합하여 악성 어플 탐지 결과를 사용자 스마트폰(400)에 제공한다(S270). 악성 어플 탐지 결과에는 악성 행위 내용을 포함하는 것이 바람직하다, 단순하게 해당 분석 대상 어플이 악성 어플 가능성이 있음을 알리는 내용만 포함되어도 된다.
그러면 사용자 스마트폰(400)의 악성 어플 탐지 프로그램은 분석 서버(100)에서 전달된 악성 어플 탐지 결과를 제시하고 사용자로부터 악성 어플 삭제 여부에 대한 명령을 입력받을 수 있다(S280).
마지막으로 악성 어플 탐지 프로그램은 사용자로부터 삭제 명령이 입력되면 해당 어플에 대한 삭제를 수행한다(S290). 한편 실시예에 따라서 사용자의 선택과 관계 없이 자동으로 악성 어플을 삭제하도록 구현할 수도 있으나, 사용자의 확인을 받도록 구현하는 것이 바람직하다.
지금까지 설명한 실시예에서 악성 어플 탐지 프로그램은 사용자 스마트폰(400)에 새로 설치되는 어플에 대한 시그니처 정보를 분석 서버(100)에 제공하고, 분석 서버(100)에서 해당 어플에 대한 악성 여부를 판단한 결과를 제공받아 사용자에게 표시하고, 해당 어플의 삭제 동작을 수행하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되지 않고, 악성 어플 탐지 프로그램이 분석 서버(100)에서 동작하는 정적 분석 모듈(110)의 기능을 포함하도록 구현할 수도 있다. 이 경우 정적 분석 동작을 위해 필요한 악성 어플 시그니처 정보, 악성 행위 이용 가능 API 정보, API 구성 조합 정보 등을 사용자 스마트폰(400)에 미리 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 악성 어플 탐지 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 또는 이러한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (21)

  1. 사용자 스마트폰으로부터 분석 대상 어플의 시그니처 정보를 제공받는 단계,
    상기 시그니처 정보를 기초로 분석 대상 어플의 설치 파일을 수집하는 단계,
    동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용스마트폰에 설치하는 단계, 그리고
    상기 테스트용 스마트폰 상에서 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하고 동적 분석을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  2. 제 1 항에서,
    상기 분석 대상 어플의 시그니처 정보는,
    상기 분석 대상 어플의 MD5 해쉬값, SHA1 및 어플 패키지 이름 및 어플 설치 파일 다운로드 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  3. 제 2 항에서
    상기 수집된 어플 설치 파일로부터 악성 행위 이용 가능 에이피아이(API, Application Program Interface)를 추출하여 정적 분석을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  4. 제 3 항에서
    상기 정적 분석을 수행하는 단계는,
    상기 어플 설치 파일의 압축을 해제하고 실행 파일을 추출하는 단계,
    상기 추출된 실행 파일에 대한 디스어셈블 및 디컴파일을 수행하는 단계, 그리고
    상기 디스어셈블 및 디컴파일을 통해 구해진 코드로부터 상기 악성 행위 이용 가능 API를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  5. 제 3 항에서,
    상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  6. 제 3 항에서,
    상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  7. 제 2 항에서,
    상기 동적 분석을 수행하는 단계는,
    상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 상기 테스트용 스마트폰에 설치하는 단계,
    상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하는 단계,
    상기 설치된 분석 대상 어플을 상기 테스트 스마트폰 상에서 실행하는 단계, 그리고
    상기 어플 실행 과정에서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  8. 제 7 항에서,
    상기 로그 분석 결과를 기초로 파악된 API 호출 패턴에 의한 악성 행위 내용을 포함하는 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  9. 제 5 항, 제 6 항 및 제 8 항 중 어느 한 항에서,
    상기 분석 결과를 기초로 악성 어플 탐지 결과를 상기 사용자 스마트폰에 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  10. 제 1 항에서,
    상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일은 API 호출 로그를 포함한 동적 분석 대상 로그의 출력을 위한 함수가 삽입된 달빅(Dalvik) VM을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 방법.
  11. 사용자 스마트폰으로부터 제공되는 분석 대상 어플의 시그니처 정보를 기초로 분석 대상 어플의 설치 파일을 수집하고, 동적 분석 대상 로그를 출력하도록 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 테스트용 스마트폰에 설치하며, 상기 테스트용 스마트폰 상에서 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하고 동적 분석을 수행하는 분석 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  12. 제 11 항에서,
    상기 분석 대상 어플의 시그니처 정보는,
    상기 분석 대상 어플의 MD5 해쉬값, SHA1 및 어플 패키지 이름 및 어플 설치 파일 다운로드 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  13. 제 12 항에서
    상기 분석 서버는,
    상기 수집된 어플 설치 파일로부터 악성 행위 이용 가능 에이피아이(API, Application Program Interface)를 추출하여 정적 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  14. 제 13 항에서
    상기 분석 서버는,
    상기 어플 설치 파일의 압축을 해제하고 실행 파일을 추출하고, 상기 추출된 실행 파일에 대한 디스어셈블 및 디컴파일을 수행하며, 상기 디스어셈블 및 디컴파일을 통해 구해진 코드로부터 상기 악성 행위 이용 가능 API를 추출하는 정적 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  15. 제 13 항에서,
    상기 정적 분석 모듈은,
    상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  16. 제 13 항에서,
    상기 정적 분석 모듈은,
    상기 추출된 악성 행위 이용 가능 API 조합 정보와 관련된 악성 행위 내용을 포함한 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  17. 제 12 항에서,
    상기 분석 서버는,
    상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일을 상기 테스트용 스마트폰에 설치하고, 상기 수집된 어플 설치 파일을 이용하여 상기 분석 대상 어플을 설치하며,
    상기 설치된 분석 대상 어플을 상기 테스트 스마트폰 상에서 실행되는 과정에서 실행된 함수 정보 및 함수 커버리지를 포함하는 로그 분석 결과를 수집하는 동적 분석 모듈을 상기 테스트용 스마트폰에 설치하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  18. 제 17 항에서,
    상기 동적 분석 모듈은,
    상기 로그 분석 결과를 기초로 파악된 API 호출 패턴에 의한 악성 행위 내용을 포함하는 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  19. 제 15 항, 제 16 항 및 제 18 항 중 어느 한 항에서,
    상기 분석 서버는,
    상기 분석 결과를 기초로 악성 어플 탐지 결과를 상기 사용자 스마트폰에 전달하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  20. 제 11 항에서,
    상기 수정된 스마트폰 운영체제의 이미지 파일은 API 호출 로그를 포함한 동적 분석 대상 로그의 출력을 위한 함수가 삽입된 달빅(Dalvik) VM을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰 악성 어플 탐지 시스템.
  21. 컴퓨터에 제1항 내지 제8항, 및 제 10항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
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