Earticle

아이트래킹 기술은 적시적인 메타버스 환경 제공을 위한 중요한 기술로서 최신 VR/AR 기기에 점차 도 입되는 추세이다. 아이트래킹 데이터는 맞춤형 메타버스 서비스 제공이 가능하다는 장점이 있지만, 그 이면에는 프라이버시 침해의 위협이 존재한다. 시선궤적 정보는 그 자체만으로 사용자에 대한 많은 정보를 파악할 수 있다. 아이트래킹 데이터의 분석을 통하여 사용자의 다양한 민감정보 분석이 가능하며 악의를 가진자에 의해 심각한 프 라이버시 침해로 이어질 수 있다. 기존 차등프라이버시 방식의 아이트래킹 보안기술은 원본 데이터에 대한 손실을 가져오므로 데이터의 유용성이 저하되는 문제가 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 메타버스 환경의 보안성 향상 을 위한 새로운 아이트래킹 난독화 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 버킷 셔플링을 통하여 원본 데이터의 시선 궤적을 추정할 수 없도록 하며, 스니핑, 내부자공격, 데이터 분석 공격, 스푸핑 공격에 안전함을 보였다.

Eye tracking technology is an important technology for providing a timely metaverse environment, and is being introduced into the latest VR/AR devices. Eye tracking data has the advantage of being able to provide customized metaverse services, but behind the scenes there is a threat of invasion of privacy. Through the analysis of the eye tracking data, it is possible to analyze various sensitive information of the user, and it can lead to serious privacy infringement by a malicious person. The existing differential privacy-based eye tracking security technology causes loss of original data, so there is a problem that the usefulness of data is lowered. Therefore, in this paper, a new eye tracking obfuscation technique is proposed to improve the security of the metaverse environment. The proposed method makes it impossible to estimate the gaze trajectory of the original data through bucket shuffling, and shows that it is safe against sniffing, insider attack, data analysis attack, and spoofing attack.

안드로이드 앱은 주로 apk 파일 형태로 배포되고, apk 파일의 압축 해제하면 앱 디자인과 관련된 xml 파일, 이미지, 사운드와 같은 리소스 파일을 추출할 수 있다. 만일 은행이나 금융과 관련된 앱의 리소스가 도용되어 가짜 앱이 배포된다면 개인정보가 유출되거나 금융사기를 당할 수 있다. 따라서 앱을 배포할 때 코드뿐만 아니라 디자인을 도용하 기 어렵게 만드는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 xml 파일을 자바 코드로 변환한 후 프로가드(Proguard)를 이용하여 난독화하는 도구를 구현하였고 실행 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 레이아웃 난독화 기법을 사용하면 앱 구동 성능을 높일 수 있으며 화면 디자인 도용으로 인한 불법 복제 피해를 예방하는 효과도 있을 것으로 기대한다.

Android apps are mostly distributed as an apk files, and when the apk file is uncompressed, resource files such as xml files, images, and sounds related to app design can be extracted. If the resources of banking or finance-related apps are stolen and fake apps are distributed, personal information could be stolen or financial fraud may occur. Therefore, it is necessary to make it difficult to steal the design as well as the code when distributing the app. In this paper, we implemented a tool to convert the xml file into Java code and obfuscate using the Proguard, and evaluated the execution performance. If the layout obfuscation technique proposed in this paper is used, it is expected that the app operation performance can be improved and the illegal copying damage caused by the theft of the screen design can be prevented.

CAPTCHA(Completely Automated Public Turing Test to tell Computers and Humans Apart)는 자동화된 봇 공격을 방지 하는 핵심 수단이다. 그러나 STT(Speech-to-Text) 기술 및 전반적인 LLM 기술의 고도화로 기존의 음성 CAPTCHA는 기계 에 의해 쉽게 해독되어 보안성이 심각하게 저하되고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어의 음운론적 특성을 활용한 ‘한국어 난독화 음성 CAPTCHA’ 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 한국어의 겹받침 및 연음 규칙을 의 도적으로 적용하여, 사람은 문맥과 청각적 단서를 이용해 의미를 파악할 수 있으나 STT는 음소, 문자 대응 과정에서 오류를 일으키도록 설계되었다. STT를 대상으로 한 실험 결과, 기존 CPATCHA 대비 STT의 인식률이 약 10% 이하로 감소하였으 나, 인간 청취자의 평균 정답률은 50% 이상으로 유지되었다. 이는 제안된 한국어 난독화 음성 CAPTCHA가 언어적 변형만으 로도 실질적인 보안성 확보가 가능함을 보여준다. 따라서 본 연구는 기게 학습 기반 공격이 급증하는 환경에서 한국어 고유의 음운 특성을 활용한 언어 기반 CAPTCHA 방어 전략의 가능성을 제시한다.

CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to tell Computers and Humans Apart) is a key mechanism for preventing automated bot attacks. However, advances in speech-to-text (STT) and large language model (LLM) technologies have made conventional audio CAPTCHAs easily solvable by machines, significantly degrading their security. To address this issue, this study proposes a “Korean Obfuscated Audio CAPTCHA” that exploits Korean phonological features. By intentionally applying consonant cluster and liaison rules, the system allows humans to infer meaning from context and auditory cues while inducing phoneme-to-character errors in STT systems. Experiments show that STT accuracy drops to below 10% compared to conventional CAPTCHAs, while human accuracy remains above 50%. These results demonstrate that linguistic obfuscation alone can provide effective security, highlighting the potential of Korean-specific, language-based CAPTCHA defenses against machine learning–based attacks.

윈도우 OS에 대한 멀웨어 공격은 전체 멀웨어 공격의 98.7%를 차지할 만큼 주요한 대상이다. 멀웨어는 보안 프로그램을 우회하고 역공학을 어렵게 하기 위해 다양한 분석 방지 기법 중 대표적으로 난독화를 적용해 배포된다. 난독화된 멀웨어 분석은 분석가에게 많은 시간과 자원을 소모하게 하며, 적용된 난독화 기법에 따라 분석 방법이 달라지므로 이를 파악하는 것이 중요하다. 그러나 기존 연구는 난독화된 멀웨어를 고려하지 않거나 안드로이드 OS 중심이어서, 윈도우 멀웨어에 적용된 난독화 기법을 분류한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 3D Markov Image와 CNN 모델을 활용하여 Windows PE 바이너리에 적용된 바이너리 난독화 기법을 효과적으로 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 널리 사용되는 상용 난독화 도구인 VMProtect로 난독화된 PE 바이너리를 대상으로 다섯 가지 바이너리 난독화 기술을 분류하며, 0.998의 높은 정확도와 평균 0.3초의 빠른 분류 속도를 통해 그 효율성을 입증한다.

Malware attacks targeting the Windows OS account for 98.7 percent of all malware attacks across operating systems, making it a primary target. To evade security programs and hinder reverse engineering efforts, malware is often distributed with various anti-analysis techniques, among which obfuscation is one of the most prominent. Analyzing obfuscated malware consumes significant time and resources for security analysts, and since analysis strategies vary depending on the applied obfuscation techniques, identifying these techniques is crucial for efficient analysis. However, existing research either overlooks obfuscated malware or focuses primarily on the Android OS, resulting in a lack of studies that classify obfuscation techniques applied to Windows malware. This paper proposes a framework that effectively classifies binary obfuscation techniques applied to Windows PE binaries using 3D Markov Images and a convolutional neural network model. The proposed framework targets PE binaries obfuscated with VMProtect, a widely used commercial obfuscation tool, and successfully classifies five types of binary obfuscation techniques with a high accuracy of 99.8 percent and an average inference time of 0.3 seconds, demonstrating its efficiency.

악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.

Malware analysts work diligently to analyze and counteract malware, while developers persistently devise evasion tactics, notably through packing and obfuscation techniques. Although previous works have proposed general unpacking approaches, they inadequately address techniques like OEP obfuscation and API obfuscation employed by modern packers, leading to occasional failures during the unpacking process. This paper examines the OEP and API obfuscation techniques utilized by various packers and introduces a system designed to automatically de-obfuscate them. The system analyzes the memory of packed programs, detects trampoline codes, and identifies obfuscated information, for program reconstruction. Experimental results demonstrate the effectiveness of our system in de-obfuscating programs that have undergone OEP and API obfuscation techniques.

난독화는 코드를 보호하고 분석을 위해 더 큰 노력을 요구하기 위한 목적으로 일반 앱부터 악성 앱까지 광범위하게 사용되고 있다. 따라서 공격자와 보안 담당자는 보안성 분석을 위해 앱이 어느 정도 난독화 되어있는지 아는 것이 중요한데, 현재 관련 연구 및 솔루션들의 성능은 좋지 않다. 첫 번째로 상용 솔루션들은 조금의 난독화만 발견해도 전체가 난독화 되었다고 판단하고 있다. 두 번째로, 읽을 수 있지만 이해할 수 없는 방식의 난독화를 발견하지 못한다. 마지막으로, 자체적으로 비공개 난독화 기술을 개발하여 난독화 하는 기업들도 생겨나고 있으므로 단순히 시중에 존재하는 난독화 도구의 규칙을 학습하는 기존 방법으로는 난독화를 탐지하는 것에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 소스 코드를 문서처럼 학습하여 '코드를 얼마나 읽을 수 있는지'에 대한 것을 넘어서서 '얼마나 이해할 수 있는지'에 대한 관점으로 접근하였고, 자연어 처리, 휴리스틱을 통해 코드 난독화 구역을 측정할 수 있는 솔루션 "AndrObfusec"를 개발하여 높은 정확도로 난독화를 분류해 냈다.

Obfuscation has been vastly applied to both malware and benign Android applications in the last years. Because Obfuscation hides the apps' semantics from analysts by increasing the cost of reverse engineering and decompilation. Consequently, It is important for attackers and security team to measure the quantitative of obfuscation of the app for analysis. However, current research and solutions are surprisingly bad at detecting obfuscation. First, When only a small amount of obfuscation is found, They will have the tendency to judge that code as obfuscated. Second, They can not detect misunderstandable obfuscation techniques. Finally, The systems do not necessarily remain effective over time - when novel obfuscation techniques are proposed. In this work, we propose AndrObfusec, an Natural language processing and heuristic based system to detect obfuscation in Android applications, known as identifier renaming. This system examines a different aspect of the issue - It measure not only readability but also understandability with quantitative measurement for code obfuscation coverage. Particularly, AndrObfusec achieves an high accuracy for identifier renaming detection.

소프트웨어는 대부분 바이너리 파일 포맷으로 배포되기 때문에 역공학 분석이 쉽지 않다. 그러나 안드로이드는 자바를 기반으로 하며 가상머신 위에서 동작한다. 따라서 안드로이드 역시 자바와 유사하게 역공학 도구에 의해서 쉽게 분석될 수 있다. 이 문제를 극복하기 위해서 다양한 난독화 기법이 제안되었다. 안드로이드 환경에서는 안드로이드 SDK에 포함되어 배포되는 난독화 도구인 프로가드(Proguard)가 가장 널리 사용된다. 프로가드는 자바 소스 코드를 역공학 분석으로부터 보호할 수 있다. 그러나 이미지, 사운드, 데이터베이스와 같은 리소스를 보호하는 기능은 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 리소스를 보호할 수 있는 리소스 난독화 기법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 리소스 난독화 기법을 적용하면 효과적으로 리소스 도용을 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

Most software is distributed as a binary file format, so reverse engineering is not easy. But Android is based on the Java and running on virtual machine. So, Android applications can be analyzed by reverse engineering tools. To overcome this problem, various obfuscation techniques are developed. In android environment, the Proguard is most widely used because it is included in the Android SDK distribution package. The Proguard can protect the Java source code from reverse engineering analysis. But it has no function to protect resources like images, sounds and databases. In this paper, we proposed and implemented resource obfuscation framework to protect resources of android application. We expect that this framework can protect android resources effectively.

악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 악성행위에 난독화 기법을 적용한다. 그 중 가상화 난독화는 공격자가 정의한 임의의 가상 머신코드를 사용하여 프로그램을 보호하는 기법으로서, 결과 코드가 길고 복잡해서 역난독화 및 분석을 어렵게 하는 강력한 난독화 방법이다. 본 논문은 이러한 가상화 난독화 코드의 역난독화를 위하여 정적 분석으로 가상화 난독화의 구조를 탐지하고자 하였다. 난독화된 코드의 가상화 난독화 작동 원리를 파악하고, LLVMIR을 이용하여 역난독화의 핵심 특징이 되는 디스패치, 핸들러, VM 영역 등 핵심 구조를 정의 및 식별하였다. 실험 결과, 최적화가 적용되지 않은 환경에서는 제안한 LLVM Pass가 switch, direct, indirect 등 주요 가상화 옵션에 대해 모든 핵심 구조를 완전하게 탐지함을 확인하였다.

Malware often uses obfuscation to hinder security analysis. Among these techniques, virtualization-based obfuscation is particularly strong because it protects programs by translating original instructions into attacker-defined virtual machine (VM) bytecode, producing long and complex code that is difficult to analyze and deobfuscate. This paper aims to identify the structural components of virtualization-based obfuscation through static analysis. By examining the execution model of obfuscated code, we define and detect the key elements required for deobfuscation-namely the dispatch routine, handler blocks, and the VM region-using LLVM IR. Experimental results show that, in the absence of compiler optimizations, the proposed LLVM Pass successfully detects all core structures across major virtualization options, including switch, direct, and indirect modes.

『逸周書』는 서주 시기 문헌을 비롯하여 춘추 전국시기 문헌, 급총(汲冢) 죽간의 일부까지 추가되고 여기에 판본 정리 및 주석 작업이 진행되지 않아 위서로 간주되었다. 그래서 언어 습관이나 시대적 배경, 사상적 특징에 대해 제대로 분석하지 않다보니 『逸周書』의 난독현상은 해결되지 않은 상태로 지금까지 이어지고 있었으나, 최근 발표된 청화간(淸華簡)을 통해서 『逸周書』의 진면목이 조금씩 드러나고 있다. 본고는 청화간 『皇門󰡕과 전래본 『逸周書』｢皇門｣을 비교하여 이러한 난독현상을 유형별로 분석하였다. 첫 번째로 선진 시기 문헌의 전수과정에서 볼 수 있는 고문자 자형에 대한 지식이 부족했고 시대별 통가 습관의 차이로 인하여 발생하는 난독현상과 달리, 『逸周書』는 자형과 통가의 차이로 해결할 수 없는 난독 구문들을 다수 발견할 수 있었다. 이것을 “후대인의 가공으로 인해 발생한 차이”로 따로 규정했다. 이를 다시 세분화하여 “의미 보충”, “누락”, “해석에 의한 변형”으로 구분했다. 이를 통해 파악한 유형을 『逸周書』｢皇門｣ 외의 다른 작품에서도 적용하여 역대로 해결하지 못한 구문을 출토문헌과 전래문헌의 용례를 통해서 그 본의를 파악해보고자 했다. 이와 같은 시도는 비록 판본간의 비교를 통해 얻은 결론보다 객관성은 떨어지지만, 전래문헌 『逸周書』만이 존재하는 상황에서 시도해볼 수 있는 가장 객관적인 연구 방식이다.

“YiZhouShu” was regarded as a memorial service because of the lack of edition and annotation, as well as the literature of the period of the Western Zhou Dynasty, the literature of the Spring and Autumn National Period, and parts of the Jicong bamboo sticks were added. Therefore, the obfuscation of “YiZhouShu” had not been solved since the language habits, the background of the times, and the ideological characteristics were not analyzed properly. But the recently announced Tsinghua Bamboo Slips reveals the true face of “YiZhouShu”. This obfuscation phenomenon was analyzed by type by comparing “Huang Men” of Tsinghua Bamboo Slips and the original “YiZhouShu-Huang Men”. First, unlike the dyslexia resulting from the lack of knowledge of torturer patterns seen in the course of the transfer of advanced period literature and the differences in passivity habits of each period, “YiZhouShu” could find a number of obfuscation phrases that could not be solved by the difference between the graphic shapes and the syntax. This was defined separately as "differences caused by processing by future persons." It was further subdivided into "substantial replenishment," "missing" and "modification by interpretation." The purpose of the book was to find out the true meaning of the text, which could not be resolved in a generation by applying the type identified through the use of the original text and the original text. Such an attempt is the most objective method of research that can be tried in the presence of only the Hand-down document “YiZhouShu”, although its objectivity is less than that obtained by comparison between editions.

일반적으로 코드 난독화는 두 가지 목표를 가지고 있다. 한 가지는 회사의 기술이 쉽게 복사되는 것을 막는 것이고, 또 다른 하나는 불법적으로 침입하려는 프로그램을 막기 위함이다. 코드 난독화는 원래 코드를 변화시켜서 읽기 어렵게 하거나 분석하기 어렵게 만드는 작업이다. 난독화 작업 이후에 원래 코드는 더 복잡한 형태를 지녀 역엔지니어링으로 분석당하는 것을 막아줌으로서 역엔지니어링 과정의 비용을 증가시킨다. 코드 난독화로 완벽하게 코드를 보호할 수는 없지만 투입되는 비용에 비해서 코드를 보호하는 효과가 크다는 것을 분석을 통해 알 수 있다. 따라서 높은 복원력과 불확실성을 특징으로 하는 새로운 알고리즘의 개발이 필요하다.

Generally speaking, code obfuscation have two goals. It can be applied to protect a company’s technology from being copied easily. Another goal of obfuscation is to hide malicious code in a program. Code obfuscations is a sort of program transformations, which makes original program more unreadable or hard to be analyzed. After obfuscation, the original code is transformed into more complex format. The obfuscated code protects reverse engineering from easiliy analyzing the code automatically. The obfuscation increases the analyzing expenses. Though obfuscation is not a perfect solution, it is considered as a good choice for software protection from reverse engineering, because it requires little effort. Further resilience and obscurity are requested to be developed for more advanced algorithms.

Providing effective methods of identification of high-obfuscation plagiarism seeds presents a significant research problem in the field of plagiarism detection. The conventional methods of plagiarism detection are based on single type of features to capture plagiarism seeds. But for high-obfuscation plagiarism detection, these single type features are not sufficient for identifying the plagiarism seeds effectively because of the varied plagiarism methods used in high-obfuscation plagiarism. This paper presents a multi-features fusion method for the high-obfuscation plagiarism seeds identification. This method exploits Logical Regression model to integrate lexicon features, syntax features, semantics features and structure features which extracted from suspicious document and source document. A multi-feature fusion classifier based on Logical Regression model is proposed to decide whether a text fragment pair can be regarded as plagiarism seeds or not. Experimental results on the PAN@CLEF2013 summary-obfuscation corpus show that the fusion of different types of features produces more accurate results.

Recently, most of malicious web pages include obfuscated codes in order to circumvent the detection of signature-based detection systems .It is difficult to decide whether the sting is obfuscated because the shape of obfuscated strings are changed continuously. In this paper, we propose a novel methodology that can detect obfuscated strings in the malicious web pages. We extracted three metrics as rules for detecting obfuscated strings by analyzing patterns of normal and malicious JavaScript codes. They are N-gram, Entropy, and Word Size. N-gram checks how many each byte code is used in strings. Entropy checks distributed of used byte codes. Word size checks whether there is used very long string. Based on the metrics, we implemented a practical tool for our methodology and evaluated it using read malicious web pages. The experiment results showed that our methodology can detect obfuscated strings in web pages effectively.

A new era of Internet of Things (IoT) will emerge in near future due to the rapid innovations and advancements in computing and communication technologies. In order to make IoT era become possible, sensitive data in IoT devices such as cryptographic keys should be protected from malicious attackers. In particular, cryptographic keys are vital for securing systems and communication. In this paper, we study a sensitive data hiding scheme for IoT devices using software obfuscation techniques. Proposed scheme exploits function call obfuscation and creates a hidden area between functions to secretly store sensitive data. The proposed scheme outperforms the legacy hardware-based schemes which impose additional hardware cost to IoT devices.

The cyber attacks using web sites for a personal information sale or break down the infrastructures are increasing. To prevent cyber attacks, virtual computer systems are hired and dynamic malicious web site analysis systems are used. However the dynamic analysis systems have to setting up a targeted environment and have a threat of real attack. Unlikely the dynamic analysis system, a static malicious web site analysis system can download a web page source and analysis the web page. The static analysis algorism also has problem, the analysis time is longer than dynamic systems and need a human checking. For this reason, this journal suggest new analysis system reducing the dynamic and static system's problems using suspicious malicious web site detection with strength analysis of a JavaScript obfuscation for new hybrid analysis system.

자동화된 obfuscatin은 보안 목적으로 코드를 이해하기 어렵게 만들어 역공학 공격을 방어하는데 가장 효과적인 방식이라는 알려져 있다. 본 논문에서는 역공학 공격과 같은 소프트웨어 지적재산권의 침해로부터 마이크로소프트사의 비주얼 C++소스 프로그램을 보호하기 위한 obfuscator를 구현하였다. 그리고 obfuscatio 알고리즘에 따라 potency(복잡도)를 측정하여 분석하여 각 알고리즘을 평가하였다. 또한 cost(비용)과 어셈블리 코드를 비교하여 obfuscator의 성능과 유효성을 평가하였다. 그 결과, 변환된 소스 코드가 실행시간 오버헤드를 일부 유발시키긴 하지만 프로그램 보호에는 효과적임을 알 수 있었다.

최근 소프트웨어의 주요 알고리즘 및 자료구조 등의 지적재산권을 역공학 분석과 같이 악의적인 공격들로부터 보호하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 많이 사용되는 Visual C++ 또는 MFC로 작성된 프로그램의 소스 코드를 역공학 공격으로부터 보호하기 위한 Obfuscation 도구를 구현하고 그 성능을 평가한다. 구현된 도구는 3가지 Obfuscation 알고리즘을 적용하여 소스 코드를 생성하며 생성된 소스 코드들은 가독성이 떨어지고 역공학 분석이 어렵도록 변환되지만, 프로그램의 본래 기능은 그대로 유지하며 성능상의 변화가 크지 않음을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

상용 응용 소프트웨어들은 주요 정보 및 알고리즘들을 내포하고 있어, 악의적인 역공학자들에 의해 특정 소프트웨어를 decompile하여 자료구조 및 제어 흐름을 분석하려는 공격이 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 MS 윈도우 XP 상의 Visual C++ (MFC 포함) 프로그램을 역공학 공격으로부터 보호하기 위한 데이터 obfuscator를 구현하고 그 성능을 평가한다. 구현한 obfuscator는 C++ 소스코드를 입력 받아 3가지의 데이터 obfuscation 알고리즘을 적용한 후, 이를 다시 소스코드로 재생성하는 도구로 큰 성능저하 없이 구현 가능함을 알 수 있다.

The increasing availability of personal location data pushed by the widespread use of location-sensing technologies raises concerns with respect to the safeguard of location privacy. To address such concerns location privacy-preserving techniques are being investigated. An important area of application for such techniques is represented by Location Based Services (LBS). Many privacy-preserving techniques designed for LBS are based on the idea of forwarding to the LBS provider obfuscated locations, namely position information at low spatial resolution, in place of actual users' positions. Obfuscation techniques are generally based on the use of geometric methods. In this paper, we argue that such methods can lead to the disclosure of sensitive location information and thus to privacy leaks. We thus propose a novel method which takes into account the semantic context in which users are located. The original contribution of the paper is the introduction of a comprehensive framework consisting of a semantic-aware obfuscation model, a novel algorithm for the generation of obfuscated spaces for which we report results from an experimental evaluation and reference architecture.

리플렉션은 자바 프로그램을 실행하여 객체 내부의 모든 요소를 조사하거나 호출 혹은 조작할 수 있는 자바 언어의 한 기능이다. 한 클래스 내부의 메소드에 리플렉션을 적용하여 호출하게 되면 String형의 메소드 이름으로 간접 호출하기에 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석결과의 정확도를 떨어뜨릴 수 있고, 또한 일반적인 호출보다 복잡한 절차를 거치게 되어 소스 자체의 난독화 효과를 갖게 된다. 또한 디컴파일러의 역공학 분석을 어렵게 만드는 장점도 있다. 이 특성을 이용한다면 안드로이드 환경에서 특정 API를 은닉하여 개인정보를 누출하도록 악용하거나 디컴파일러 이용을 방지하는 데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 직접 설계한 도구와 표본 앱을 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.

본 논문에서는 안드로이드 환경에서 클래스 반사(Reflection)과 예외처리를 이용하여 안드로이드 보호 시스템을 우회하여 임의의 코드를 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 일반적인 자바 환경과는 달리 안드로이드 환경에서는 보안 강화를 위해 APK 파일 내 루트 디렉토리의 클래스 파일만을 반사를 통해 동적 로딩이 가능하다. 하지만, 본 논문에서는 클래스 반사와 예외 처리를 이용하여 임의의 디렉토리 내 파일을 로딩 및 동적 실행할 수 있는 방법을 보이며 이 방법은 저자가 알기로는 기존에 알려지지 않은 방법이다. 이를 기반으로, 본 논문에서는 AES 암호와 동적 로딩을 이용하여, 모바일 어플리케이션의 내부 코드를 은폐하는 기법을 제안한다. 제안기법을 활용 시, 첫째 공격자의 입장에서는 내부 코드를 은폐하여 백신을 우회하는 악성코드 제작이 가능하고, 둘째, 프로그램 제작자의 입장에서는 핵심 알고리즘을 은폐하여 저작권을 보호하는 코드 제작이 가능하다. 안드로이드 버전 4.4.2(Kitkat)에서 프로토타입을 구현하여 제안 기법의 실효성을 보였다.