KR20130085483A - System and method for detecting malicious mobile applications - Google Patents

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KR20130085483A
KR20130085483A KR1020110131093A KR20110131093A KR20130085483A KR 20130085483 A KR20130085483 A KR 20130085483A KR 1020110131093 A KR1020110131093 A KR 1020110131093A KR 20110131093 A KR20110131093 A KR 20110131093A KR 20130085483 A KR20130085483 A KR 20130085483A
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서승현
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Abstract

PURPOSE: A mobile vicious act application detection system and a method thereof are provided to collect an active and vicious act application. CONSTITUTION: A vicious act pattern producing unit (121) produces a vicious act pattern by patterning an application programming interface (API) list of the mobile vicious act application and the API calling sequence. A vicious act analyzing unit (122) analyzes whether an analyzing application acts viciously or not based on the vicious act pattern. An application collecting unit collects the analyzing application from an application market server or a user terminal. The vicious act analyzing unit analyzes whether the analyzing application acts viciously or not. [Reference numerals] (110) Application collection unit; (111) Vicious act application DB; (112) Determination unit; (120) Application analysis unit; (121) Vicious act pattern producing unit; (122) Vicious act analyzing unit; (130) Application analysis result transmission unit; (131) Specific analysis unit; (140) Remote security check unit

Description

모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING MALICIOUS MOBILE APPLICATIONS}Mobile Malicious Application Detection System and Method {SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING MALICIOUS MOBILE APPLICATIONS}

본 발명은 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자 단말기에서 악성 행위를 유발할 수 있는 악성 행위 어플리케이션을 탐지할 수 있는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법에 관한 것이다The present invention relates to a malicious application detection system and method, and more particularly to a mobile malicious application application detection system and method that can detect malicious behavior applications that can cause malicious behavior in the user terminal.

기존의 모바일 백신 프로그램들은 이미 알려진 모바일 악성 행위 어플리케이션의 악성 코드 시그니처들의 목록을 데이터 베이스화하여, 해당 데이터 베이스 내에 있는 악성 코드에 감염되었을 경우에만, 치료 및 대응이 가능하였다. 따라서, 이미 알려지지 않은 새로운 모바일 악성 코드 및 악성 어플리케이션을 탐지할 수 없어, 모바일 악성코드 조기 탐지가 어렵고, 모바일 악성 코드에 대한 대응이 어려웠다. Existing mobile antivirus programs have a database of malicious code signatures of known mobile malicious behavior applications, so that they can be cured and responded only when they are infected with malicious codes in the database. Therefore, it is difficult to detect new mobile malicious codes and malicious applications that are not already known. Therefore, it is difficult to detect mobile malware early and to cope with mobile malware.

또한, 현재 사용되고 있는 스마트폰 이상 행위 탐지 절차나 방법론 등은 실질적인 모바일 악성 행위 어플리케이션 또는 악성 코드 분석 방법을 제시하지 않고, CPU 사용량, 무선랜 패킷 전송횟수, 배터리 사용량 등을 모니터링하여 이상 행위 여부를 분석하는 방식을 사용하거나, 단순히 어플리케이션 정보(예를 들어, 모바일 앱이 사용하는 API 권한 정보) 기반 분석만 수행하여, 악성 행위 어플리케이션인지 여부를 판단하는 방식을 사용하고 있어 한계가 존재한다.In addition, the currently used smart phone anomaly detection procedure or methodology does not present a practical mobile malicious behavior application or malicious code analysis method, but analyzes the abnormal behavior by monitoring CPU usage, WLAN packet transmission frequency, battery usage, etc. There is a limitation in that it uses a method of determining whether or not it is a malicious behavior application by simply performing an analysis based on application information (for example, API permission information used by a mobile app).

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 능동적이고 악성 행위 어플리케이션을 수집할 수 있는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a mobile malicious behavior application detection system and method that can collect active and malicious behavior applications.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 모바일 악성 행위 어플리케이션이 실행하면서 호출하는 API의 호출 순서를 기반으로 악성 행위 패턴을 개발하여 악성 행위 패턴을 탐지할 수 있는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to provide a system and method for detecting mobile malicious behavior applications that can detect malicious behavior patterns by developing malicious behavior patterns based on the calling order of APIs that are executed by the mobile malicious behavior applications. will be.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 어플리케이션 정보 기반 분석, 정적 분석, 동적 분석 등의 기능을 자동으로 구현하여 수집된 어플리케이션의 악성 행위를 실제 분석할 수 있는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to provide a mobile malicious behavior application detection system and method that can actually analyze the malicious behavior of the collected application by automatically implementing functions such as application information-based analysis, static analysis, dynamic analysis, etc. will be.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판명된 어플리케이션에 대해서 그 결과를 이동통신사의 어플리케이션 마켓 등에 고지하여 대응조치를 할 수 있고, 스마트폰 사용자가 신고한 모바일 어플리케이션이 악성 행위 어플리케이션으로 판정될 경우에 원격으로 스마트폰을 점검할 수 있는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. Another problem to be solved by the present invention may be to respond to the application market, such as the mobile carrier's application market for the application that is found to be a mobile malicious behavior application, the mobile application reported by the smartphone user is a malicious behavior application It is to provide a system and method for detecting mobile malicious behavior applications that can remotely inspect a smartphone when it is determined.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템은 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하는 악성 행위 패턴 생성부 및 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하는 악성 행위 분석부를 포함하는 어플리케이션 분석부를 포함한다.Mobile malicious behavior application detection system according to an embodiment of the present invention for solving the above problem is to create a malicious behavior pattern to generate a malicious behavior pattern by patterning the API (Application Programming Interface) list and the API call order of the malicious behavior application It includes an application analysis unit including a malicious behavior analysis unit for analyzing the malicious behavior of the analysis target application based on the negative and malicious behavior patterns.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템은 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 어플리케이션 수집부, 모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하는 악성 행위 패턴 생성부 및 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션이 악성 행위 여부를 분석하는 악성 행위 분석부를 포함하는 어플리케이션 분석부 및 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로 전송하는 어플리케이션 분석 결과 전송부를 포함한다.Mobile malicious behavior application detection system according to another embodiment of the present invention for solving the above problem is an application collecting unit for collecting the analysis target application from the application market server or the user terminal, API (Application Programming Interface) list of mobile malicious behavior applications And a malicious behavior pattern generator that patterns the API call order to generate malicious behavior patterns, and a malicious behavior analysis unit that analyzes whether the analysis target application is malicious based on the malicious behavior pattern. When it is determined that the mobile malicious behavior application, the analysis result including an application transmission unit for transmitting to the application market server or the user terminal.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법은 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집하고, 모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하고, 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션이 악성 행위 여부를 분석하고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로 전송하는 것을 포함한다.Mobile malicious behavior application detection method according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is to collect the target application analysis from the application market server or the user terminal, API (Application Programming Interface) list and API calls of the mobile malicious behavior application Pattern the sequence to generate malicious behavior patterns, and based on the malicious behavior pattern, the analysis target application analyzes whether the malicious behavior is malicious, and when the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, the analysis result is applied to an application market server or a user. Sending to the terminal.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.

본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.The embodiments of the present invention have at least the following effects.

즉, 스마트폰 어플리케이션 마켓에서 유통되는 임의의 어플리케이션을 자동 수집하여, 분석하고 모바일 악성 행위 어플리케이션 여부를 확인함으로써, 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 기능을 강화하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.That is, by automatically collecting and analyzing any application distributed in the smart phone application market and confirming whether the mobile malicious behavior application, it is possible to provide a mobile malicious behavior application detection system and method for enhancing the mobile malicious application detection function. .

또, 위협 전파 단계, 원격 점검 단계를 추가하여 어플리케이션 수집에서부터 분석, 위협 전파, 감염 스마트폰에 대한 점검 조치에 이르기까지 모든 과정을 수행할 수 있는 체계를 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, it provides a system and method for detecting mobile malicious behavior applications by adding a threat propagation step and a remote check step to perform a whole process from application collection to analysis, threat propagation, and inspection of infected smartphones. Can be.

또, 새로운 모바일 악성 코드 및 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 탐지가 가능하여, 모바일 악성 코드 및 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 조기 탐지 및 대응 가능한 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, it is possible to detect a new mobile malicious code and mobile malicious behavior applications, it is possible to provide a mobile malicious behavior application detection system and method capable of early detection and response to the mobile malicious code and mobile malicious behavior applications.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.The effects according to the present invention are not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the specification.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템들의 개략도들이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법의 순서도이다.1 and 2 are schematic diagrams of mobile malicious application detection systems according to an embodiment of the present invention.
3 is a flow chart of a method for detecting mobile malicious behavior applications according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block may represent a portion of a module, segment, or code that includes one or more executable instructions for executing a specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative implementations, the functions mentioned in the blocks may occur out of order. For example, two blocks shown in succession may actually be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be performed in reverse order according to the corresponding function.

이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대해 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템의 개략도들이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100)은 어플리케이션 수집부(110), 어플리케이션 분석부(120), 어플리케이션 분석 결과 전송부(130) 및 원격 보안 점검부(140)를 포함할 수 있고, 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100)은 이동 통신사의 어플리케이션 마켓 서버(200) 및/또는 사용자 단말기(300)와 통신할 수 있다. 1 and 2 are schematic diagrams of a system for detecting mobile malicious behavior applications according to an embodiment of the present invention. 1 and 2, the mobile malicious application detection system 100 includes an application collecting unit 110, an application analyzing unit 120, an application analysis result transmitting unit 130, and a remote security checking unit 140. The mobile malicious application application detection system 100 may communicate with the application market server 200 and / or the user terminal 300 of the mobile telecommunication company.

어플리케이션 마켓 서버(200)는 어플리케이션 마켓을 운영하는데 사용되는 일종의 서버를 의미할 수 있다. 어플리케이션 마켓은 이동 통신사에서 해당 이동 통신사에 가입된 스마트폰 사용자들에게 모바일 어플리케이션을 판매하는 일종의 온라인 상의 마켓으로서, 예를 들어, 안드로이드 마켓, 블랙 마켓 등이 이에 해당할 수 있다. 어플리케이션 개발자들은 이와 같은 어플리케이션 마켓에 자신이 만든 어플리케이션을 업로드할 수 있고, 스마트폰 사용자들은 어플리케이션 마켓에 접근하여 자신이 원하는 어플리케이션을 다운로드할 수 있다. 어플리케이션 마켓 서버(200)와 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100) 간의 통신에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.The application market server 200 may refer to a kind of server used to operate the application market. The application market is a kind of online market in which a mobile carrier sells mobile applications to smartphone users subscribed to the mobile communication company. For example, the application market may correspond to an android market or a black market. Application developers can upload their own applications to the application market, and smartphone users can access the application market and download their own applications. A more detailed description of the communication between the application market server 200 and the mobile malicious behavior application detection system 100 will be described later.

사용자 단말기(300)는 이동 통신 서비스를 이용하는 사용자가 휴대할 수 있는 임의의 장치를 단말기를 의미할 수 있다. 사용자 단말기(300)는 이동 단말기일 수 있고, 휴대 가능한 휴대형 단말기일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 사용자 단말기(300)는 휴대폰, 스마트 폰, 노트북 컴퓨터, 테블릿 PC, 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 등일 수 있다. 본 명세서에서는, 설명의 편의를 위해 사용자 단말기(300)가 스마트 폰인 실시예에 대해 설명하나, 다른 형태의 단말기일 수 있음은 자명하다.The user terminal 300 may refer to any terminal that can be carried by a user using a mobile communication service. The user terminal 300 may be a mobile terminal or a portable portable terminal. In some embodiments, the user terminal 300 may be a mobile phone, a smart phone, a notebook computer, a tablet PC, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), navigation, or the like. In the present specification, for convenience of description, an embodiment in which the user terminal 300 is a smart phone will be described, but it is obvious that the terminal may be another type of terminal.

어플리케이션 수집부(110)는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100)에서 모바일 악성 행위 어플리케이션인지 여부를 분석하는 분석 대상 어플리케이션을 수집할 수 있다. 본 명세서에서, 모바일 악성 행위 어플리케이션 또는 악성 행위 어플리케이션은 스마트폰과 같은 사용자 단말기(300)에 설치되어 과금 유발 공격, 사용자 정보 유출 공격 등과 같은 악성 행위를 유발할 수 있는 모바일 어플리케이션을 의미할 수 있다.The application collector 110 may collect an analysis target application for analyzing whether the mobile malicious behavior application detection system 100 is a mobile malicious behavior application. In this specification, the mobile malicious behavior application or malicious behavior application may refer to a mobile application that is installed in the user terminal 300 such as a smartphone and may cause malicious behavior such as a charging-induced attack or a user information leakage attack.

어플리케이션 수집부(110)는 어플리케이션 마켓 서버(200)로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 어플리케이션 수집부(110)는 어플리케이션 마켓 서버(200)에 등록된 순서대로 어플리케이션을 수집할 수 있고, 어플리케이션 마켓에서 사용자 다운로드수가 상위에 랭크되어 있는 어플리케이션부터 순차적으로 어플리케이션을 수집할 수도 있다. 또한, 어플리케이션 마켓 서버(200)는 새로운 어플리케이션이 등록된 경우, 자동적으로 새로 등록된 어플리케이션을 어플리케이션 수집부(110)로 전송할 수도 있다. 또한, 어플리케이션 수집부(110)는 상기와 같은 수집 방법을 특정 주기마다 자동적으로 실행할 수도 있다.The application collector 110 may collect an analysis target application from the application market server 200. In some embodiments, the application collector 110 may collect the applications in the order registered in the application market server 200, and may sequentially collect the applications from the applications whose user downloads are ranked at the top in the application market. have. In addition, when a new application is registered, the application market server 200 may automatically transmit the newly registered application to the application collecting unit 110. In addition, the application collection unit 110 may automatically execute the collection method as described above every specific period.

또한, 어플리케이션 수집부(110)는 사용자 단말기(300)로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집할 수도 있다. 몇몇 실시예에서, 사용자 단말기(300)에는 자가 점검 어플리케이션이 설치될 수 있다. 자가 점검 어플리케이션은 사용자 단말기(300)에 설치된 어플리케이션이 악성 코드를 포함하거나 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 직접 검사하거나, 검사를 외부 시스템에 요청하는데 사용될 수 있고, 만약, 악성 코드를 포함하거나 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는 어플리케이션이 탐지될 경우, 이를 치료하거나 삭제하는데 사용할 수 있는 어플리케이션을 의미할 수 있다. 어플리케이션 수집부(110)는 사용자 단말기(300)에 설치된 자가 점검 어플리케이션에 의해 분석이 요청된 어플리케이션을 수집할 수 있다. 어플리케이션 수집부(110)는 자가 점검 어플리케이션에 의해 분석이 요청된 어플리케이션을 사용자 단말기(300)로부터 직접 수집할 수도 있고, 어플리케이션 마켓 서버(200)로부터 수집할 수도 있다. 어플리케이션 수집부(110)가 사용자 단말기(300)에 설치된 자가 점검 어플리케이션을 통해 분석 대상 어플리케이션을 수집할 수도 있지만, 어플리케이션 수집부(110)는 자가 점검 어플리케이션이 아닌 다른 수단을 통해서도 분석 대상 어플리케이션을 수집할 수 있음은 자명하다.In addition, the application collecting unit 110 may collect the analysis target application from the user terminal 300. In some embodiments, the user terminal 300 may have a self-test application installed. The self-checking application may be used to directly check whether an application installed in the user terminal 300 includes malicious code or corresponds to a mobile malicious behavior application, or request an inspection from an external system. When an application corresponding to a malicious behavior application is detected, it may mean an application that can be used to treat or delete it. The application collecting unit 110 may collect an application for which an analysis is requested by the self-checking application installed in the user terminal 300. The application collecting unit 110 may directly collect the application requested to be analyzed by the self-checking application from the user terminal 300 or may collect the application from the application market server 200. Although the application collecting unit 110 may collect the analysis target application through the self-checking application installed in the user terminal 300, the application collecting unit 110 may collect the analysis target application through other means than the self-checking application. It can be obvious.

어플리케이션 수집부(110)는 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스(111) 및 판별부(112)를 포함할 수 있다. 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스(111)는 이미 알려진 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록을 저장할 수 있고, 판별부(112)는 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 있는지 여부를 판별할 수 있다.The application collector 110 may include a malicious behavior application database 111 and a determiner 112. The malicious application database 111 may store a list of known mobile malicious behavior applications, and the determination unit 112 may determine whether the analysis target application is in the mobile malicious behavior application list.

악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스(111)는 기존에 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판별된 어플리케이션 목록을 저장할 수 있고, 주기적으로 목록을 업데이트할 수 있다. 판별부(112)는 어플리케이션 마켓 서버(200) 및/또는 사용자 단말기(300)로부터 수집한 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 존재하는지 여부를 판별할 수 있다. 만약, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 존재하는 경우, 어플리케이션 수집부(110)는 분석 대상 어플리케이션을 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정하고, 추가적인 분석 없이 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션임을 어플리케이션 마켓 서버(200) 및/또는 사용자 단말기(300)에 직접 고지할 수 있다. 한편, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 존재하지 않는 경우, 즉, 분석 대상 어플리케이션이 이미 알려진 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하지 않는 경우에는 분석 대상 어플리케이션이 악성 행위를 유발할 수 있는 어플리케이션인지를 보다 상세히 분석하기 위해, 어플리케이션 수집부(110)는 분석 대상 어플리케이션을 악성 행위 분석부(122)로 전송할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 어플리케이션 수집부(110)는 분석 대성 어플리케이션에 대한 특정 정보만을 악성 행위 분석부(122)로 전송할 수 있다.The malicious behavior application database 111 may store a list of applications previously determined as mobile malicious behavior applications, and may periodically update the list. The determination unit 112 may determine whether the analysis target application collected from the application market server 200 and / or the user terminal 300 exists in the mobile malicious behavior application list. If the analysis target application exists in the list of mobile malicious behavior applications, the application collecting unit 110 determines the analysis target application as a mobile malicious behavior application, and indicates that the analysis target application is a mobile malicious behavior application without further analysis. 200 and / or the user terminal 300 can be directly informed. On the other hand, when the analysis target application does not exist in the list of mobile malicious behavior applications, that is, when the analysis target application does not correspond to the known mobile malicious behavior application, it is more detailed whether the analysis target application is an application that may cause malicious behavior. In order to analyze, the application collector 110 may transmit the analysis target application to the malicious behavior analyzer 122. In some embodiments, the application collector 110 may transmit only specific information about the analysis target application to the malicious behavior analyzer 122.

악성 행위 분석부(122)는 악성 행위 패턴을 생성하는 악성 행위 패턴 생성부(121) 및 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하는 악성 행위 분석부(122)를 포함할 수 있다.The malicious behavior analysis unit 122 may include a malicious behavior pattern generation unit 121 for generating a malicious behavior pattern and a malicious behavior analysis unit 122 for analyzing whether malicious analysis of the target application is malicious.

악성 행위 패턴 생성부(121)는 모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 악성 행위 패턴 생성부(121)는 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류에 기초하여 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성할 수 있다. The malicious behavior pattern generation unit 121 may generate a malicious behavior pattern by patterning the API (Application Programming Interface) list and the API call order of the mobile malicious behavior application. In some embodiments, the malicious behavior pattern generator 121 may generate the malicious behavior pattern by patterning the API list and the API call order based on the type of the mobile malicious behavior application.

모바일 악성 행위 어플리케이션은 다양한 방식으로 분류화할 수 있으나 일 분류예로 모바일 악성 행위 어플리케이션이 유발하는 악성 행위의 종류로 분류할 수 있다. 예를 들어, 모바일 악성 행위 어플리케이션은 사용자 단말기(300)에서 과금을 유발하는 행위를 하는 과금 유발 어플리케이션, 사용자 단말기(300)에 저장된 사용자 관련 정보를 외부로 유출시키는 사용자 정보 유출 어플리케이션, 해당 어플리케이션이 설치된 사용자 단말기(300)로부터 다른 사용자 단말기(300)로 악성 코드 등을 전파하는 악성 행위 전파 어플리케이션 등으로 분류될 수 있다. 모바일 악성 행위 어플리케이션은 그 종류에 따라 해당 어플리케이션이 사용하는 API 목록 및 API 호출 순서가 상이할 수 있다. 예를 들어, 과금 유발 어플리케이션과 사용자 정보 유출 어플리케이션은 그 악성 행위 방식이 상이하므로, 이에 따라 사용하는 API 목록 및 API 호출 순서가 상이할 수 있다. 따라서, 본 발명의 악성 행위 패턴 생성부(121)는 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류에 기초하여 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성할 수 있다. Mobile malicious behavior applications can be classified in a variety of ways, but as a classification example, it can be classified into the types of malicious behavior caused by mobile malicious behavior applications. For example, the mobile malicious behavior application is a billing inducing application for inducing billing in the user terminal 300, a user information leakage application for leaking user-related information stored in the user terminal 300 to the outside, the corresponding application is installed It may be classified as a malicious behavior propagation application or the like that propagates malicious code from the user terminal 300 to another user terminal 300. Mobile malicious behavior application may have a different API list and API call order according to the type. For example, since the charge-inducing application and the user information leakage application have different malicious behaviors, the list of APIs used and the API call order may be different accordingly. Accordingly, the malicious behavior pattern generation unit 121 may generate the malicious behavior pattern by patterning the API list and the API call order based on the type of the mobile malicious behavior application.

악성 행위 분석부(122)는 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석할 수도 있다. 몇몇 실시예에서 악성 행위 분석부(122)는 악성 행위 패턴, 즉, 모바일 악성 행위 어플리케이션이 사용하는 API 목록 및 API 호출 순서의 패턴과 분석 대상 어플리케이션이 사용하는 API 목록 및 API 호출 순서의 패턴을 비교하여 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석할 수 있다.The malicious behavior analysis unit 122 may analyze whether the analysis target application is malicious based on the malicious behavior pattern, and may analyze whether the analysis target application corresponds to the mobile malicious behavior application. In some embodiments, the malicious behavior analyzer 122 compares the malicious behavior pattern, that is, the pattern of the API list and the API call order used by the mobile malicious behavior application with the pattern of the API list and the API call order used by the analysis target application. By analyzing the target application corresponding to the mobile malicious behavior application can be analyzed.

악성 행위 분석부(122)는 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션에 대한 어플리케이션 정보 기반 분석, 정적 분석 및 동적 분석을 수행할 수 있다. 악성 행위 분석부(122)는 분석 대상 어플리케이션의 어플리케이션 정보, 즉, 분석 대상 어플리케이션이 사용하는 API 권한 관련 정보 등을 분석하는 어플리케이션 정보 기반 분석을 수행하여, 악성 행위 패턴이 검출되는지 여부를 확인할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석할 수 있다. 또한, 악성 행위 분석부(122)는 분석 대상 어플리케이션을 디컴파일하여 소스 코드 상에 보여지는 정보를 통해 분석 대상 어플리케이션에 의해 어떤 API가 호출되었으며, 몇 번 사용되었는지 등을 분석하는 정적 분석을 수행하여, 악성 행위 패턴이 검출되는지 여부를 확인할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석할 수 있다. 또한, 악성 행위 분석부(122)는 분석 대상 어플리케이션을 실제로 실행시키면서 해당 어플리케이션이 동작하는 행위를 분석하는 동적 분석을 수행하여, 악성 행위 패턴이 검출되는지 여부를 확인할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 악성 행위 분석부(122)는 어플리케이션 정보 기반 분석 및 정적 분석을 수행한 후, 동적 분석을 수행할 수 있고, 어플리케이션 정보 기반 분석 및 정적 분석의 수행 순서는 서로 바뀔 수도 있다.The malicious behavior analyzer 122 may perform application information based analysis, static analysis, and dynamic analysis on the analysis target application based on the malicious behavior pattern. The malicious behavior analysis unit 122 may determine whether malicious behavior patterns are detected by performing application information-based analysis of analyzing application information of the analysis target application, that is, API permission related information used by the analysis target application. In addition, the analysis target application may analyze whether the mobile malicious behavior application. In addition, the malicious behavior analysis unit 122 decompiles the analysis target application and performs a static analysis to analyze what API was called by the analysis target application and how many times it was used by the information shown on the source code. In addition, it is possible to determine whether a malicious behavior pattern is detected and analyze whether the analysis target application corresponds to a mobile malicious behavior application. In addition, the malicious behavior analysis unit 122 may perform a dynamic analysis of analyzing a behavior of the corresponding application while actually executing the analysis target application, and may determine whether a malicious behavior pattern is detected, and the analysis target application may be mobile malicious. It can be analyzed whether it corresponds to the behavior application. In some embodiments, the malicious behavior analysis unit 122 may perform dynamic analysis after performing the application information based analysis and the static analysis, and the order of performing the application information based analysis and the static analysis may be interchanged.

본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100)은 이미 알려진 모바일 악성 행위 어플리케이션이 아닌 신규한 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대해 악성 행위 패턴에 기초하여 모바일 악성 행위 어플리케이션 해당 여부를 분석함으로써, 모바일 악성 행위 어플리케이션의 탐지 기능을 강화할 수 있다.The mobile malicious behavior application detection system 100 according to an embodiment of the present invention analyzes whether a mobile malicious behavior application is applicable based on a malicious behavior pattern for a new mobile malicious behavior application that is not a known mobile malicious behavior application. Enhance detection capabilities of mobile malicious behavior applications.

어플리케이션 분석부(120)는 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)로 분석 결과를 전송할 수 있고, 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버(200) 및/또는 사용자 단말기(300)로 전송할 수 있다.When the application analysis unit 120 determines that the analysis target application is a mobile malicious behavior application, the application analysis result transmission unit 130 may transmit the analysis result, and the application analysis result transmission unit 130 may transmit the analysis result to the application market. The server 200 may transmit the data to the server 200 and / or the user terminal 300.

어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션인 경우, 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버(200)로 전송할 수 있다. 어플리케이션 마켓 서버(200)는 분석 결과를 수신하여, 분석 대상 어플리케이션에 대한 판매를 중지할 수도 있고, 분석 대상 어플리케이션을 치료하여 악성 코드가 제거된 어플리케이션을 제공할 수도 있다.When the analysis target application is a mobile malicious behavior application, the application analysis result transmitter 130 may transmit the analysis result to the application market server 200. The application market server 200 may receive an analysis result and stop selling the analysis target application, or may provide an application from which the malicious code is removed by treating the analysis target application.

어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 또한 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 정보를 백신 회사에 전송하여, 정보를 공유할 수 있고, 이에 따라 백신 회사는 백신 업데이트를 반영할 수 있다. 또한, 어플리케이션 분석 결과 전송부는 모바일 악성 행위 어플리케이션을 유포하는 사이트에 해당 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 정보를 전송하여 해당 모바일 악성 행위 어플리케이션을 삭제하거나 치료할 것을 요청할 수도 있다.The application analysis result transmitter 130 may also transmit information about the mobile malicious behavior application to the vaccine company to share the information, and thus the vaccine company may reflect the vaccine update. In addition, the application analysis result transmission unit may request that the mobile malicious behavior application is deleted or treated by transmitting information about the mobile malicious behavior application to a site distributing the mobile malicious behavior application.

어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션인 경우, 분석 결과를 사용자 단말기(300)로 전송할 수 있다. 사용자 단말기(300)는 분석 결과를 수신하여, 분석 대상 어플리케이션을 삭제할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션을 치료하여 악성 코드가 제거된 상태로 사용할 수도 있다. The application analysis result transmitter 130 may transmit the analysis result to the user terminal 300 when the analysis target application is a mobile malicious behavior application. The user terminal 300 may receive the analysis result, delete the analysis target application, and may use the state in which the malicious code is removed by treating the analysis target application.

어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 분석 대상 어플리케이션에 대한 보다 상세한 분석을 하는 상세 분석부(131)를 포함할 수 있다. 상세 분석부(131)는 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위의 종류, 악성 코드, 사용하는 API 및 API 호출 순서 등을 분석하여, 해당 어플리케이션의 악성 행위에 대해 분석할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 상세 분석부(131)의 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버(200) 및/또는 사용자 단말기(300)에 전송할 수도 있다. 또한, 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 새로운 유형의 모바일 악성 행위 어플리케이션이 발생되었을 때, 어플리케이션 수집부(110)의 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스(111)에 분석 결과를 전송할 수 있고, 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스(111)는 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록을 업데이트할 수도 있다.The application analysis result transmission unit 130 may include a detailed analysis unit 131 for more detailed analysis of the analysis target application. The detailed analysis unit 131 may analyze the malicious behavior of the analysis target application, the malicious code, the API to be used, and the API call order, and analyze the malicious behavior of the corresponding application. In some embodiments, the application analysis result transmitter 130 may transmit the analysis result of the detailed analyzer 131 to the application market server 200 and / or the user terminal 300. In addition, when a new type of mobile malicious behavior application is generated, the application analysis result transmission unit 130 may transmit the analysis result to the malicious behavior application database 111 of the application collecting unit 110, and the malicious behavior application data. The base 111 may update the mobile malicious behavior application list.

설명의 편의상, 상세 분석부(131)이 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100) 내부에 위치하는 것으로 설명하였으나, 상세 분석부(131)가 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템(100)의 외부에 위치할 수도 있음은 자명하다.For convenience of description, the detailed analysis unit 131 is described as being located inside the mobile malicious application application detection system 100, but the detailed analysis unit 131 may be located outside the mobile malicious application application detection system 100. It is self-evident.

또한, 설명의 편의상, 어플리케이션 분석부(120)와 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)를 별도의 구성요소로 분리하여 설명하였으나, 어플리케이션 분석부(120)와 어플리케이션 분석 결과 전송부(130)는 하나의 구성요소로서 일체화될 수도 있음은 자명하다. In addition, for convenience of description, the application analyzer 120 and the application analysis result transmitter 130 are described as separate components, but the application analyzer 120 and the application analysis result transmitter 130 are described as one. Obviously, they may be integrated as a component.

원격 보안 점검부(140)는 분석 대상 어플리케이션이 사용자 단말기(300)로부터 수집되고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 분석되는 경우, 사용자 단말기(300)를 원격 점검할 수 있다.The remote security checker 140 may remotely check the user terminal 300 when the analysis target application is collected from the user terminal 300 and the analysis target application is analyzed as a mobile malicious behavior application.

어플리케이션 분석부(120)의 분석 결과를 사용자 단말기(300)에 전송하더라도, 사용자 단말기(300)에 이를 치료하거나 삭제할 수 있는 별도의 수단이 설치되어 있지 않다면, 사용자 단말기(300)는 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판명된 분석 대상 어플리케이션에 대한 조치를 취할 수 없게 된다. 따라서, 분석 결과를 단순히 사용자 단말기(300)에 전송하는 것뿐만 아니라 외부의 원격 보안 점검부(140)에서 사용자 단말기(300)에 원격으로 접속하여 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 치료 또는 모바일 악성 행위 어플리케이션에 의해 감염된 사용자 단말기(300)에 대한 치료 등의 조치를 수행할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 사용자 단말기(300)에 자가 점검 어플리케이션이 설치되어 있는 경우, 원격 보안 점검부(140)는 자가 점검 어플리케이션을 사용하여 사용자 단말기(300)에 대한 원격 점검을 수행할 수도 있다.Even if the analysis result of the application analysis unit 120 is transmitted to the user terminal 300, if a separate means for treating or deleting the user terminal 300 is not installed, the user terminal 300 is a mobile malicious behavior application You will not be able to take action on the application to be analyzed. Therefore, in addition to simply transmitting the analysis result to the user terminal 300, the external remote security checker 140 is remotely connected to the user terminal 300 to the mobile malicious behavior application for treatment or mobile malicious behavior application The treatment of the infected user terminal 300 may be performed. In some embodiments, when the self checking application is installed in the user terminal 300, the remote security checker 140 may perform a remote check on the user terminal 300 using the self checking application.

본 발명의 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템에 따르면, 악성 행위로 판명된 어플리케이션에 대해서 위협 정보를 알리고, 모바일 악성 행위 어플리케이션 및/또는 모바일 악성 행위 어플리케이션에 감염된 사용자 단말기를 원격에서 치료해주는 등의 절차를 추가로 구현할 수 있다. 따라서, 분석 대상 어플리케이션 수집, 분석 대상 어플리케이션 분석, 분석 결과 알림, 치료 조치 등의 일련의 과정, 즉, 수집부터 대응까지의 모든 단계를 수행함으로써 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 사전 점검 및 대응의 기능을 수행할 수 있다According to the mobile malicious behavior application detection system according to an embodiment of the present invention, the threat information for the application that is determined to be malicious behavior, and remotely treat the user terminal infected with the mobile malicious behavior application and / or mobile malicious behavior application, etc. The procedure can be further implemented. Therefore, by performing a series of processes such as collecting the analysis target application, analyzing the analysis target application, analyzing the result of the analysis, and treating the action, that is, collecting and responding to the mobile malicious behavior application, the function is performed in advance. can do

또한, 본 발명의 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템에 따르면, 스마트폰 어플리케이션 마켓에서 유통되는 임의의 어플리케이션을 자동 수집하여 분석하고, 모바일 악성 행위 어플리케이션인지 여부를 확인함으로써, 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 기능을 강화하였다. 또한, 위협 전파, 원격 점검을 추가하여 어플리케이션 수집에서부터 분석, 위협 알림, 대응 조치에 이르기까지 모든 과정을 수행할 수 있다. 따라서, 신규 모바일 악성 코드 및 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지가 가능하여, 모바일 악성 코드 조기 탐지 및 대응이 가능할 수 있다.In addition, according to the mobile malicious application detection system according to an embodiment of the present invention, by detecting and collecting any application automatically distributed in the smartphone application market, and confirming whether the mobile malicious behavior application, the mobile malicious behavior application detection Enhanced function In addition, threat propagation and remote checks can be added to perform everything from application collection to analysis, threat alerts and response actions. Therefore, it is possible to detect new mobile malware and mobile malicious behavior applications, thereby enabling early detection and response to mobile malware.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법의 순서도이다.3 is a flow chart of a method for detecting mobile malicious behavior applications according to an embodiment of the present invention.

먼저, 분석 대상 어플리케이션을 수집한다(S300). 분석 대상 어플리케이션은 어플리케이션 마켓 서버 및/또는 사용자 단말기로부터 수집될 수 있다. 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 것은 도 1 및 도 2에서 설명한 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 것과 실질적으로 동일하므로 중복 설명을 생략한다.First, the analysis target application is collected (S300). The analysis target application may be collected from an application market server and / or a user terminal. Since collecting the analysis target application is substantially the same as collecting the analysis target application described with reference to FIGS. 1 and 2, redundant description thereof will be omitted.

이어서, 악성 행위 패턴을 생성한다(S310). 악성 행위 패턴은 모바일 악성 행위 어플리케이션의 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 생성될 수 있다. 악성 행위 패턴을 생성하는 것은 도 1 및 도 2에서 설명한 악성 행위 패턴을 생성하는 것과 실질적으로 동일하므로 중복 설명을 생략한다.Subsequently, a malicious behavior pattern is generated (S310). The malicious behavior pattern may be generated by patterning the API list and the API call order of the mobile malicious behavior application. Generating the malicious behavior pattern is substantially the same as generating the malicious behavior pattern described with reference to FIGS. 1 and 2, and thus redundant description will be omitted.

이어서, 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석한다(S320). 악성 행위 여부를 분석하는 것은 생성된 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하는 것을 의미할 수 있고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션에 해당하는지 여부를 분석하는 것을 의미할 수도 있다. 악성 행위 여부를 분석하는 것은 도 1 및 도 2에서 설명한 악성 행위 여부를 분석하는 것과 실질적으로 동일하므로 중복 설명을 생략한다.Subsequently, the analysis of the malicious behavior of the analysis target application (S320). Analyzing the malicious behavior may mean analyzing the malicious behavior of the analyzed application based on the generated malicious behavior pattern, or analyzing whether the analyzed application corresponds to the mobile malicious behavior application. have. Analyzing whether or not malicious behavior is substantially the same as analyzing whether or not malicious behavior described in FIGS. 1 and 2 is omitted.

이어서, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 전송한다(S330). 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버 및/또는 사용자 단말기로 전송할 수 있다. 분석 결과를 전송하는 것은 도 1 및 도 2에서 설명한 분석 결과를 전송하는 것과 실질적으로 동일하므로 중복 설명을 생략한다.Subsequently, when the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, the analysis result is transmitted (S330). When the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, the analysis result may be transmitted to the application market server and / or the user terminal. Since the transmission of the analysis result is substantially the same as the transmission of the analysis result described with reference to FIGS. 1 and 2, redundant description is omitted.

이어서, 사용자 단말기로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집하고, 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 분석되는 경우, 사용자 단말기를 원격 점검할 수 있다(S340). 사용자 단말기를 원격 점검하는 것은 도 1 및 도 2에서 설명한 사용자 단말기를 원격 점검하는 것과 실질적으로 동일하므로 중복 설명을 생략한다.Subsequently, when the analysis target application is collected from the user terminal and the analysis target application is analyzed as the mobile malicious behavior application, the user terminal may be remotely checked (S340). Since the remote checking of the user terminal is substantially the same as the remote checking of the user terminal described with reference to FIGS. 1 and 2, duplicate description thereof will be omitted.

본 발명의 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법에 따르면, 악성 행위로 판명된 어플리케이션에 대해서 위협 정보를 알리고, 모바일 악성 행위 어플리케이션 및/또는 모바일 악성 행위 어플리케이션에 감염된 사용자 단말기를 원격에서 치료해주는 등의 절차를 추가로 구현할 수 있다. 따라서, 분석 대상 어플리케이션 수집, 분석 대상 어플리케이션 분석, 분석 결과 알림, 치료 조치 등의 일련의 과정, 즉, 수집부터 대응까지의 모든 단계를 수행함으로써 모바일 악성 행위 어플리케이션에 대한 사전 점검 및 대응의 기능을 수행할 수 있다According to the mobile malicious application detection method according to an embodiment of the present invention, to inform the threat information about the application that is determined to be malicious behavior, and remotely treat the user terminal infected with the mobile malicious behavior application and / or mobile malicious behavior application, etc. The procedure can be further implemented. Therefore, by performing a series of processes such as collecting the analysis target application, analyzing the analysis target application, analyzing the result of the analysis, and treating the action, that is, collecting and responding to the mobile malicious behavior application, the function is performed in advance. can do

또한, 본 발명의 실시예에 따른 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법에 따르면, 스마트폰 어플리케이션 마켓에서 유통되는 임의의 어플리케이션을 자동 수집하여 분석하고, 모바일 악성 행위 어플리케이션인지 여부를 확인함으로써, 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 기능을 강화하였다. 또한, 위협 전파, 원격 점검을 추가하여 어플리케이션 수집에서부터 분석, 위협 알림, 대응 조치에 이르기까지 모든 과정을 수행할 수 있다. 따라서, 신규 모바일 악성 코드 및 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지가 가능하여, 모바일 악성 코드 조기 탐지 및 대응이 가능할 수 있다.In addition, according to the mobile malicious application detection method according to an embodiment of the present invention, by detecting and collecting any application automatically distributed in the smartphone application market, and confirming whether the mobile malicious behavior application, the mobile malicious behavior application detection Enhanced function In addition, threat propagation and remote checks can be added to perform everything from application collection to analysis, threat alerts and response actions. Therefore, it is possible to detect new mobile malware and mobile malicious behavior applications, thereby enabling early detection and response to mobile malware.

본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with the embodiments disclosed herein may be embodied directly in hardware, in a software module executed by a processor, or in a combination of the two. The software module may reside in RAM memory, flash memory, ROM memory, EPROM memory, EEPROM memory, registers, hard disk, removable disk, CD-ROM, or any other form of storage medium known in the art. An exemplary storage medium is coupled to the processor, which is capable of reading information from, and writing information to, the storage medium. Alternatively, the storage medium may be integral with the processor. The processor and the storage medium may reside within an application specific integrated circuit (ASIC). The ASIC may reside in a user terminal. Alternatively, the processor and the storage medium may reside as discrete components in a user terminal.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

100: 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템
110: 어플리케이션 수집부
111: 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스
112: 판별부
120: 어플리케이션 분석부
121: 악성 행위 패턴 생성부
122: 악성 행위 분석부
130: 어플리케이션 분석 결과 전송부
131: 상세 분석부
140: 원격 보안 점검부
200: 어플리케이션 마켓 서버
300: 사용자 단말기100: mobile malicious application detection system
110: application collector
111: Malicious Behaviors Application Database
112: determination unit
120: application analysis unit
121: malicious behavior pattern generator
122: malicious behavior analysis unit
130: application analysis result transmission unit
131: detailed analysis
140: remote security check
200: application market server
300: User terminal

Claims (25)

모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하는 악성 행위 패턴 생성부; 및
상기 악성 행위 패턴에 기초하여 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하는 악성 행위 분석부를 포함하는 어플리케이션 분석부를 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.A malicious behavior pattern generator configured to pattern malicious application patterns (APIs) and API call orders of mobile malicious behavior applications to generate malicious behavior patterns; And
Mobile malicious behavior application detection system comprising an application analysis unit including a malicious behavior analysis unit for analyzing whether or not the malicious behavior of the analysis target application based on the malicious behavior pattern. 제1항에 있어서,
어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 어플리케이션 수집부를 더 포함하되,
상기 어플리케이션 분석부의 상기 악성 행위 분석부는 상기 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 1,
Further comprising an application collector for collecting the analysis target application from an application market server or a user terminal,
The malicious behavior analysis unit of the application analysis unit mobile malicious behavior application detection system for analyzing the malicious behavior of the analysis target application. 제2항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부가 상기 어플리케이션 마켓 서버로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 경우, 상기 어플리케이션 수집부는 상기 어플리케이션 마켓 서버에서 다운로드수가 큰 어플리케이션부터 순차적으로 수집하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 2,
When the application collecting unit collects the analysis target application from the application market server, the application collecting unit is a mobile malicious behavior application detection system to collect sequentially from the application with a large number of downloads from the application market server. 제2항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부가 상기 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 경우, 상기 어플리케이션 수집부는 상기 사용자 단말기에 의해 악성 행위 분석이 요청된 어플리케이션을 수집하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 2,
And when the application collecting unit collects the analysis target application from the user terminal, the application collecting unit collects an application for which malicious activity analysis is requested by the user terminal. 제2항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부가 상기 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하고, 상기 어플리케이션 분석부에 의해 상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 분석되는 경우, 상기 사용자 단말기를 원격 점검하는 원격 보안 점검부를 더 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 2,
The application collecting unit further collects the analysis target application from the user terminal, and when the analysis application is analyzed by the application analysis unit as a mobile malicious behavior application further comprises a remote security check unit for remotely checking the user terminal; Mobile malicious application detection system. 제2항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부는,
모바일 악성 행위 어플리케이션의 목록이 저장된 모바일 악성 행위 어플리케이션 데이터 베이스; 및
상기 분석 대상 어플리케이션이 상기 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 있는지 여부를 판별하는 판별부를 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 2,
The application collector,
A mobile malicious behavior application database storing a list of mobile malicious behavior applications; And
Mobile malicious behavior application detection system comprising a determination unit for determining whether the analysis target application is in the list of mobile malicious behavior applications. 제1항에 있어서,
상기 악성 행위 패턴 생성부는 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류에 기초하여 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 상기 악성 행위 패턴을 생성하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 1,
The malicious behavior pattern generation unit is configured to generate the malicious behavior pattern by patterning the API list and the API call order based on the type of mobile malicious behavior application. 제1항에 있어서,
상기 악성 행위 분석부는 상기 분석 대상 어플리케이션에 대하여 어플리케이션 정보 기반 분석, 정적 분석 및 동적 분석을 수행하고,
상기 어플리케이션 정보 기반 분석, 상기 정적 분석 및 상기 동적 분석 수행 중에 상기 악성 행위 패턴 검출 여부를 판정하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 1,
The malicious behavior analysis unit performs an application information based analysis, static analysis and dynamic analysis on the analysis target application,
Mobile malicious behavior application detection system for determining whether to detect the malicious behavior pattern during the application information-based analysis, the static analysis and the dynamic analysis. 제8항에 있어서,
상기 악성 행위 분석부는 상기 어플리케이션 정보 기반 분석 및 상기 정전 분석을 수행한 후, 상기 동적 분석을 수행하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.9. The method of claim 8,
And the malicious behavior analysis unit performs the dynamic analysis after performing the application information based analysis and the power failure analysis. 제1항에 있어서,
상기 어플리케이션 분석부에 의해 상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로 전송하는 어플리케이션 분석 결과 전송부를 더 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 1,
When the application analysis unit determines that the analysis target application is a mobile malicious behavior application, the mobile malicious behavior application detection system further comprises an application analysis result transmission unit for transmitting the analysis result to the application market server or the user terminal. 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 어플리케이션 수집부;
모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하는 악성 행위 패턴 생성부 및 상기 악성 행위 패턴에 기초하여 상기 분석 대상 어플리케이션이 악성 행위 여부를 분석하는 악성 행위 분석부를 포함하는 어플리케이션 분석부; 및
상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 상기 어플리케이션 마켓 서버 또는 상기 사용자 단말기로 전송하는 어플리케이션 분석 결과 전송부를 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.An application collecting unit collecting the analysis target application from the application market server or the user terminal;
Based on the malicious behavior pattern generation unit for patterning the API (Application Programming Interface) list and the API call order of the mobile malicious behavior application and the malicious behavior pattern, the analysis target application analyzes whether the malicious behavior is malicious An application analyzer including a malicious behavior analyzer; And
If the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, the mobile malicious behavior application detection system comprising an application analysis result transmission unit for transmitting the analysis result to the application market server or the user terminal. 제11항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부가 상기 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하고, 상기 어플리케이션 분석부에 의해 상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 분석되는 경우, 상기 사용자 단말기를 원격 점검하는 원격 보안 점검부를 더 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.12. The method of claim 11,
The application collecting unit further collects the analysis target application from the user terminal, and when the analysis application is analyzed by the application analysis unit as a mobile malicious behavior application further comprises a remote security check unit for remotely checking the user terminal; Mobile malicious application detection system. 제12항에 있어서,
상기 어플리케이션 수집부는 상기 사용자 단말기에 설치된 자가 점검 어플리케이션에 의해 요청된 어플리케이션을 수집하고,
상기 원격 보안 점검부는 상기 자가 점검 어플리케이션을 사용하여 상기 사용자 단말기를 원격 점검하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.The method of claim 12,
The application collecting unit collects the application requested by the self-checking application installed in the user terminal,
The remote security check unit is a mobile malicious application detection system for remotely checking the user terminal using the self-check application. 제11항에 있어서,
상기 악성 행위 패턴 생성부는 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류에 기초하여 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 상기 악성 행위 패턴을 생성하고,
상기 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류는 과금 유발 어플리케이션, 사용자 정보 유출 어플리케이션 및 악성 행위 전파 어플리케이션을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 시스템.12. The method of claim 11,
The malicious behavior pattern generator generates the malicious behavior pattern by patterning the API list and the API call order based on the type of mobile malicious behavior application,
The type of the mobile malicious behavior application includes a mobile malicious behavior application detection system including a charging causing application, a user information leakage application, and a malicious behavior propagation application. 어플리케이션 마켓 서버 또는 사용자 단말기로부터 분석 대상 어플리케이션을 수집하고,
모바일 악성 행위 어플리케이션의 API(Application Programming Interface) 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 악성 행위 패턴을 생성하고,
상기 악성 행위 패턴에 기초하여 상기 분석 대상 어플리케이션의 악성 행위 여부를 분석하고,
상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 상기 어플리케이션 마켓 서버 또는 상기 사용자 단말기로 전송하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.Collect the analysis target application from the application market server or the user terminal,
By generating a pattern of malicious behavior by patterning the API (Application Programming Interface) list and API call order of mobile malicious behavior applications,
Analyze whether the analysis target application is malicious based on the malicious behavior pattern;
And when the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, transmitting the analysis result to the application market server or the user terminal. 제15항에 있어서,
상기 어플리케이션 마켓 서버로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 경우, 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 것은 상기 어플리케이션 마켓 서버에서 다운로드수가 큰 어플리케이션부터 순차적으로 수집하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
In the case of collecting the analysis target application from the application market server, collecting the analysis target application includes a method for detecting a mobile malicious behavior application including collecting sequentially from an application having a large number of downloads in the application market server. 제15항에 있어서,
상기 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 경우, 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 것은 상기 사용자 단말기에 의해 악성 행위 분석이 요청된 어플리케이션을 수집하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
When collecting the analysis target application from the user terminal, collecting the analysis target application includes a mobile malicious behavior application detection method comprising collecting an application for which malicious behavior analysis is requested by the user terminal. 제17항에 있어서,
상기 사용자 단말기에 의한 악성 행위 분석 요청은 상기 사용자 단말기에 설치된 자가 점검 어플리케이션에 의해 생성되는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.18. The method of claim 17,
The malicious behavior analysis request by the user terminal is generated by a self-checking application installed on the user terminal. 제15항에 있어서,
상기 사용자 단말기로부터 상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하고, 상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 분석되는 경우, 상기 사용자 단말기를 원격 점검하는 것을 더 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
And collecting the analysis target application from the user terminal, and remotely checking the user terminal when the analysis target application is analyzed as a mobile malicious behavior application. 제15항에 있어서,
상기 분석 대상 어플리케이션을 수집하는 것은,
상기 분석 대상 어플리케이션이 데이터 베이스에 저장된 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 있는지 여부를 판별하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
Collecting the analysis target application,
And detecting whether the analysis target application is in a list of mobile malicious behavior applications stored in a database. 제20항에 있어서,
상기 악성 행위 여부를 분석하는 것은 상기 분석 대상 어플리케이션이 상기 모바일 악성 행위 어플리케이션 목록에 없는 경우에만 수행되는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.21. The method of claim 20,
And analyzing the malicious behavior is performed only when the analysis target application is not in the mobile malicious behavior application list. 제15항에 있어서,
상기 악성 행위 패턴을 생성하는 것은 모바일 악성 행위 어플리케이션의 종류에 기초하여 API 목록 및 API 호출 순서를 패턴화하여 상기 악성 행위 패턴을 생성하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
The generating of the malicious behavior pattern may include generating a malicious behavior pattern by patterning an API list and an API call order based on the type of the mobile malicious behavior application. 제15항에 있어서,
상기 악성 행위 여부를 분석하는 것은,
상기 분석 대상 어플리케이션에 대하여 어플리케이션 정보 기반 분석, 정적 분석 및 동적 분석을 수행하고,
상기 어플리케이션 정보 기반 분석, 정적 분석 및 동적 분석을 수행 중에 상기 악성 행위 패턴 검출 여부를 판정하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
Analyzing whether the malicious activity is,
Performing application information based analysis, static analysis, and dynamic analysis on the analysis target application;
And determining whether to detect the malicious behavior pattern while performing the application information based analysis, static analysis, and dynamic analysis. 제23항에 있어서,
상기 악성 행위 여부를 분석하는 것은 상기 어플리케이션 정보 기반 분석 및 상기 정전 분석을 수행한 후, 상기 동적 분석을 수행하는 것을 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.24. The method of claim 23,
Analyzing whether the malicious behavior includes performing the dynamic analysis after performing the application information based analysis and the power failure analysis, and the mobile malicious behavior application detection method. 제15항에 있어서,
상기 분석 대상 어플리케이션이 모바일 악성 행위 어플리케이션으로 판정되는 경우, 분석 결과를 상기 어플리케이션 마켓 서버 또는 상기 사용자 단말기로 전송하는 것을 더 포함하는 모바일 악성 행위 어플리케이션 탐지 방법.16. The method of claim 15,
And when the analysis target application is determined to be a mobile malicious behavior application, transmitting the analysis result to the application market server or the user terminal.
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