Earticle

Critical surveys show that mobile agents are unable to delegate properly the user’s requests resulting into having a semi-automated system requiring the intervention of the clients. This paper describes a new brokering architecture called “Meta Broker”. It interacts with relevant online real estate websites, based on the user’s desires to recommend possible matching advertisements. The proposed architecture includes multiple agents: Shopping Bots; Product Brokering; Recommender System and Data Mining. The objective is to present an intelligent gateway that can elicit the client desires and finds highest possible matches for advertisements on the real estate market. The Meta Broker utilizes collaborative filtering techniques on previously achieved data as well as upon previous client feedbacks to categorize the new client behavior. The extracted knowledge directly affects the ranking of the adverts that are compatible with the user’s characteristics and the client queries.

Android platforms and its applications (apps) have gained tremendous popularity recently, hence the reliability of Android apps is becoming increasingly important. Due to the novelty of the Android platform, apps are prone to errors, which would affect user experience and requires frequent bug fixes. In this paper, an empirical study on bugs in some widely-used open-source Android apps from diverse categories such as media, tools and communication were performed. Based on the findings of the empirical study, an approach for automating the testing process for detecting Android apps GUI bugs was presented. We show how the approach helped to re-discover existing bugs and find new bugs, and how it could be used to prevent certain bug categories. Our empirical study and automated testing approach have the potential to help developers increase the quality of Android apps.

We develop a smart tourism information system that provides smart tourism services to free independent tourists (FITs) through various content distribution channels such as mobile apps, Instagram, YouTube, and chatbots. The smart tourism information system provides location and storytelling-based tourism information, accommodation, restaurant information, and recommended travel products so that tourists can create a travel itinerary based on personalized situation awareness. The smart tourism information system also provides smart tourism services using commercial maps, navigation, and weather forecast APIs from the Korea Meteorological Administration to provide smart tour guide services to tourists who travel according to the travel itinerary. In this paper, we develop the React Native app that provides smart tourism services provided by the smart tourism information system. The smart tourism React Native app has implemented two methods: a method that directly connects to the smart tourism information system, and a method that provides services by interworking through the GraphQL Query Language developed by META (Facebook). The smart tourism React Native app implements OSMU (One Source Multi-use) by providing tourism information from mobile apps, photos from Instagram, and drone videos from YouTube as an integrated UI.

As Android malware is evolving quickly, malware creators are starting to develop new kinds of threats such as remote server-side polymorphic malicious code for Android platform that are being actively generated and distributed via the official Android Markets. Remote server-side polymorphic mobile apps can’t be detected correctly as those apps contain spyware and trojans as a hidden undetectable code. Furthermore, these types of malicious apps download other malware onto infected phones using advanced deformation and transformation tricks based on an existing exploit. Therefore, we designed and implemented dynamic analysis system to detect evasive and transformative remote SSP malicious mobile apps efficiently. In particular, we proposed web based analysis and management system to validate and confirm suspicious remote server-side polymorphic malicious apps efficiently.

Thanks to their multiple sensors, the Android smartphones have drawn significant attention for supporting vehicular sensing apps. These apps usually require continual sampling of sensors to collect the events of driving. However, the standard garbage collection (GC) of the Dalvik virtual machine blocks these apps from collecting sensing information for hundreds of milliseconds, which leads to the failure of detecting vehicular events. To alleviate this problem, we present a scheme that proactively invokes the app-driven GC to reduce the duration of blocking based on free heap memory ratio or periodic calling. The experimental results show that we can significantly reduce 75% of the blocking time.

안드로이드는 기존의 모바일 운영체제와는 다르게 소스 코드를 모두 공개함으로써 누구라도 이를 이용하여 소프트웨어와 기기를 만들어 판매할 수 있도록 하였다. 단말기 제조사와 개발자가 안드로이 드 내부 파일에 쉽게 접근할 수 있다. 안드로이드 애플리케이션의 불법 복제율이 97%[1]에 달할 정도 이다. 안드로이드 애플리케이션의 지적 창작물을 보호하기 위해 현재 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션 복제 방지 기술 중 온라인 실행 코드 기술과 암호화 기반 안드로이드 불법 방지 시스템을 융합하고, 융합 모델이 두 기술을 개별적으로 적용 할 때보다 향상된 보안 수준을 제공하는 것을 제시할 수 있다. 이 융합모델은 사용자가 참을 수 있는 인내 허용치(User Tolerance)[2] 안에서 보안성을 보장한다. 또한 융합 모델은 개발자의 애플리케이션의 특성에 맞게 성능과 보안 수준을 다양하게 설정할 수 있도록 한다.

Google’s Android platform is a widely used operating system for mobile phones and a fully commercial application (App) market has been established. However, because of the easy access to Android internal files, unlicensed Android Apps are widely being distributed. To protect the intellectual property of Android developers, various techniques are being proposed that can prevent the illegal access to Apps. This paper combines two of the proposed techniques, namely the Online Execution Class and Encryption- based Copyright Protection and will provide a smooth scaling between the two techniques. We will show that this smooth scaling provides better protection within user tolerance boundaries than any one of the techniques can provide by itself.

2014년 1분기 국내 스마트폰 기반의 모바일 뱅킹 등록고객 수는 4,034만명으로 2013년말 대비 8.5%(316만명) 증가했고, 하루 평균 거래액은 1조6276억원으로 집계되었다[1]. 또한 2014년 스마트폰 뱅킹 악성앱 발견건수는 1,440건 으로 소액결제, 스마트폰 공인인증서 탈취, 정상적인 은행 앱을 악성 앱으로 바꾸는 등의 악성코드가 크게 증가한 것으 로 나타났다. 이렇게 금융 스마트폰 앱 사용자수 및 거래액이 증가와 함께 스마트폰 악성코드 등도 늘어나면서 앱을 사용하는 금융소비자들에게 피해가 날로 확산되고 있다. 본 연구는 은행, 증권, 카드사들을 중심으로 금융 스마트폰 앱 설치 시 요구하는 개인정보 수집 권한에 대한 실태를 조사하였다. 이 결과를 토대로 개인정보 수집을 최소화 할 수 있 는 방안을 제시하여 금융소비자의 개인정보를 안전하게 보호하고자 한다.

Customers who register at mobile banking service through startphone has 40Mil in first quarter of 2014, which was increased 8.5%(3.6Mil) compare to figure from end of year 2013[1]. Average 1 trillion 627.6billion won is dealing through smartphone banking in daily and three for increased psychological bullying caused by malignant code which change normality to malignant. The results of the analysis current state of affairs of personal information collection management authority required in finance smartphone app service and also recommend solution for protecting finance consumers plans to minimized collecting personal information in smartphone finance app service.

많은 사용자 들이 스마트폰을 사용하고 있으며 다양한 앱을 국 내외 앱 스토어를 통해 다운로드하여 사용하고 있다. 앱 스토어를 이용하여 배포되는 앱들은 개별 앱 스토어의 검증 체계를 통해 검증을 받고 있으나, 그 방법이 공통적이지 않다. 심지어 앱 스토어가 아닌 다른 방법을 통하여 앱을 설치 사용하고 있어, 다양한 악성 앱으로 인한 위협에 노출되어 있다. 본 논문에서는 검증된 앱을 화이트리스트에 등록, 관리하여 사용자들에게 검증된 앱을 설치 사용하게 하기 위한 방법을 제시한다.

많은 사용자 들이 스마트폰을 사용하고 있으며 다양한 앱을 국 내외 앱 스토어를 통해 다운로드하여 사용하고 있다. 앱 스토어를 이용하여 배포되는 앱들은 개별 앱 스토어의 검증 체계를 통해 검증을 받고 있으나, 그 방법이 공통적이지 않다. 심지어 앱 스토어가 아닌 다른 방법을 통하여 앱을 설치 사용하고 있어, 다양한 악성 앱으로 인한 위협에 노출되어 있다. 본 논문에서는 검증된 앱을 화이트리스트에 등록, 관리하여 사용자들에게 검증된 앱을 설치 사용하게 하기 위한 방법을 제시한다.

안드로이드 운영체제는 앱을 설치하거나 실행할 때 사용자가 해당 앱이 요청하는 권한들을 승인하도록 하고 있으나, 일반적인 사용자들은 이를 주의 깊게 확인하지 않고 승인하는 경우가 많으며, 과도한 권한들을 요구하는 앱의 실행은 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 제공하는 기능들에 비해 과도한 권한들을 요구하는 안드로이드 앱들을 탐지하는 모델을 제안한다. 먼저 손전등, 다이어리, 지불(페이) 및 채팅 앱 207개를 대상으로 요구하는 권한들을 조사하여 정리하였다. 조사 결과를 기준으로 설치 또는 실행하려는 앱이 어느 정도의 권한들을 요구하는지 가늠할 수 있다. 설치된 앱들의 요구 권한들을 조회할 수 있는 앱 프로토타입을 개발하였으며, 향후 모델의 구체화 및 검증을 거쳐, 프로토타입에 적용할 계획이다.

안드로이드 앱에서 접근할 수 있는 유해 사이트를 프로그램 분석 방법으로 검출하는 방법을 제안한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 자바바이트 코드로 역 컴파일하고 문자열 분석 방법을 적용하여 실행 중 사용 가능한 문자열 집합을 계산한 다음 유해 사이트 URL 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법이다. 기존에는 앱을 직접 실행해서 특정 URL에 접속하는지 감시하는 동적 모니터링 방법인 반면, 제안한 방법은 앱을 실행할 필요가 없다. 앱스토어 관리에서 주기적으로 유해 앱 여부를 검사하는데 제안한 방법을 활용할 수 있다.

소프트웨어 개발에서 소프트웨어 테스팅은 전체 소프트웨어 개발 비용의 약 50%를 차지하는 많은 비용이 요구되는 작업이다. 소프트웨어 테스팅에 요구되는 높은 비용을 소프트웨어 테스팅이 소프트웨어 개발 프로세스에서 매우 큰 비중을 차지하는 작업인 것을 나타낸다. 안드로이드 앱의 앱간 상호작용을 인텐트를 이용해서 외부 앱의 액티비티를 호출하고 실행하는 것이다. 본 논은 안드로이드 앱의 앱간 상호작용 테스트 기법을 제안한다. 상호작용 테스트 기법은 안드로이드 앱의 액티비티 호출 관계를 모델링하여 앱간 상호작용 모델을 생성하고, 제안하는 테스트 커버리지를 만족하는 테스트 케이스를 생성하여 테스트를 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 2개의 오픈 소스 안드로이드 앱을 대상으로 상호작용 테스트 기법과 무작위 테스트 케이스 생성 기법의 우수성을 비교하는 실험을 수행하여 사례 연구 결과 제안 기법이 기존의 무작위 테스트 기법보다 높은 테스트 커버리지를 달성하였다.

Testing has been known to account for about 50% of software development cost. This suggests that software testing should be systematically performed in order to achieve efficiency and effectiveness of testing. Interaction among Android apps is one of the major features in Android platform, which enables app developer to construct composite apps by reusing other apps on the phone. An app can utilize functions provided by other apps by invoking their activities through Intents. However, studies for test case generation focusing on interaction testing among Android apps are rarely performed. This paper proposes an interaction testing approach to identifying defects which are involved with interactions among Android apps. Interaction test among Android apps generates interaction model by analyzing Intent-relevant information among Android app's activities and generates test cases based on a set of coverage criteria and executes test cases. This paper presents the experiments results showing that the proposed approach is performed better than the conventional random approach. The results of the experiments show that Interaction test technique shows better performance than random approach in terms of three evaluation criteria: function coverage, statement coverage, and branch coverage.

최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.

Recently, as interest in personal information protection has increased, various apps for personal information protection have emerged. These apps protect data in various formats, such as photos, videos, and documents containing personal information, using encryption and hide functions. These apps can have a positive effect on personal information protection, but in digital forensics, they act as anti-forensic because they can be difficult to analyze data during the investigation process. In this paper, finds out PIN, an access control function, through reverse engineering on Calculator - photo vault, one of the personal information protection apps, and files such as photos and documents to which encryption and hide were applied. In addition, the vulnerability to this app was analyzed by research decryption for database files where logs for encrypted and hide files are stored.

구글 안드로이드 플랫폼은 여러 보안기능을 제공하는데 그 중 하나는 퍼미션(permission)이다. 만약 퍼미션이 오용 될 경우 보안상의 위험이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 민감한 정보를 다루는 은행 앱에 대한 퍼미션 사용 현황과 안드로이드의 퍼미션 체계에 대한 문제점을 분석하며 이을 해결하기 위한 대응 방안을 제시한다.

안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.

This paper proposes a string analysis based system for classifying Android Apps that may access so called harmful sites, and shows an experiment result for real Android apps on the market. The system first transforms Android App binary codes into Java byte codes, it performs string analysis to compute a set of strings at all program points, and it classifies the Android App as bad ones if the computed set contains URLs that are classified because the sites provide inappropriate contents. In the proposed approach, the system performs such a classification in the stage of distribution before installing and executing the Apps. Furthermore, the system is suitable for the automatic management of Android Apps in the market. The proposed system can be combined with the existing methods using DNS servers or monitoring modules to identify harmful Android apps better in different stages.

안드로이드 앱의 인텐트 취약점을 테스트하는 인텐트 퍼저에서 에러 확인 방법을 효율적으로 개선한 새로운 아이디어를 제안한다. 인텐트 퍼저는 랜덤 인텐트를 생성하여 앱을 실행한 다음 앱이 비정상 종료되는지 확인하는 테스트 도구이다. 이 논문에서 동일한 에러로 인해 발생한 다수의 비정상 종료 로그들을 하나의 그룹으로 만드는 자동 분류 방법을 제안한다. 테스터는 각 그룹의 대표 로그만 확인하면 된다. 최장 공통 부분 수열을 구하는 알고리즘을 응용하여 이 방법을 설계하였고, 이 방법을 상용 안드로이드 앱 10개에 적용해 실험하였다. 모든 로그를 분석하는 대신 대표 로그를 분석하는 것으로 대체할 수 있음을 확인하였다. 그 결과 분석 대상 로그의 수가 크게 줄었다.

전 세계 스마트폰 이용자 중 약 70%가 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰을 사용하고 있으며 이러한 안드로이드 플랫폼을 표적으로 한 악성 앱이 지속적으로 증가하고 있다. 구글은 증가하는 안드로이드 대상 악성코드에 대응하기 위해 'Google Play Protect'를 제공하여 악성 앱이 스마트폰에 설치되는 것을 방지하고 있으나, 아직도 많은 악성 앱들이 정상 앱처럼 위장하여 구글 플레이스토어에 등록되어 선량한 일반 사용자의 스마트폰을 위협하고 있다. 하지만 일반 사용자가 악성 앱을 점검하기에는 상당한 전문성이 필요하기에 대부분 사용자는 안티바이러스 프로그램에 의존하여 악성 앱을 탐지하고 있다. 이에 본 논문에서는 앱에서 쉽게 확인이 가능한 카테고리와 권한만을 활용하여 앱의 불필요한 악성 권한을 분류하고 분류한 권한을 통해 악성 앱을 쉽게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 '상용 악성 앱 검출 프로그램'과 미탐율·오탐율 측면에서 비교 분석하여 성능 수준을 제시하고 있다.

Approximately 70% of smartphone users around the world use Android operating system-based smartphones, and malicious apps targeting these Android platforms are constantly increasing. Google has provided "Google Play Protect" to respond to the increasing number of Android targeted malware, preventing malicious apps from being installed on smartphones, but many malicious apps are still normal. It threatens the smartphones of ordinary users registered in the Google Play store by disguising themselves as apps. However, most people rely on antivirus programs to detect malicious apps because the average user needs a great deal of expertise to check for malicious apps. Therefore, in this paper, we propose a method to classify unnecessary malicious permissions of apps by using only the categories and permissions that can be easily confirmed by the app, and to easily detect malicious apps through the classified permissions. The proposed method is compared and analyzed from the viewpoint of undiscovered rate and false positives with the "commercial malicious application detection program", and the performance level is presented.

모바일 환경이 발전함에 따라 기존 PC 환경에서의 보안 위협이 모바일 환경으로 옮겨 짐으로써, 기존 PC 환경에서 발생하던 악성 광고 인젝션 또한 모바일 환경으로 옮겨져 가고 있다. 악성 광고 인젝션은 컨텐츠 제공자에게 정당한 광고의 노출을 방해함으로써 수익 창출을 방해하고, 사용자에게는 원치 않는 광고로 인해 불편함을 야기한다. 이러한 모바일 환경에서의 악성 광고 인젝션을 막기 위해 몇 가지 연구가 진행되었지만 아직 악성 광고 인젝션 앱의 특징에 대한 연구가 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 GPC(Google Play Crawler)를 통해 선별한 앱들 중 실제로 악성 광고 인젝션을 수행하는 앱들을 분석하여 악성 광고 앱들의 특징을 도출해 내고, 도출된 특징의 활용 방안에 대해 서술한다.

모바일 환경이 발전함에 따라 기존 PC 환경에서의 보안 위협이 모바일 환경으로 옮겨 짐으로써, 기존 PC 환경에서 발생하던 악성 광고 인젝션 또한 모바일 환경으로 옮겨져 가고 있다. 악성 광고 인젝션은 컨텐츠 제공자에게 정당한 광고의 노출을 방해함으로써 수익 창출을 방해하고, 사용자에게는 원치 않는 광고로 인해 불편함을 야기한다. 이러한 모바일 환경에서의 악성 광고 인젝션을 막기 위해 몇 가지 연구가 진행되었지만 아직 악성 광고 인젝션 앱의 특징에 대한 연구가 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 GPC(Google Play Crawler)를 통해 선별한 앱들 중 실제로 악성 광고 인젝션을 수행하는 앱들을 분석하여 악성 광고 앱들의 특징을 도출해 내고, 도출된 특징의 활용 방안에 대해 서술한다.