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인메모리 클라우드기반 메시지 스트림처리 및 금융사기정보공유기술
- 기술번호 : KST2015020834
- 담당센터 :
- 전화번호 :
| 요약 | 본 발명의 일 실시예에 따른 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치는 악성 어플리케이션들을 특성에 따라 그룹 별로 분류하여 저장하는 제 1 저장부, 타겟 어플리케이션을 저장하는 제 2 저장부, 상기 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 상기 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 이미지 생성부, 상기 제 1 시각화 이미지들의 유사도를 이용하여 상기 그룹 별로 대표 이미지들을 선정하는 대표 이미지 선정부, 상기 대표 이미지들 및 제 2 시각화 이미지를 비교하여 상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션인지 판단하는 판단부를 포함할 수 있다. |
|---|---|
| Int. CL | G06F 21/56 (2013.01) |
| CPC | G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020140142824 (2014.10.21) |
| 출원인 | 한국전자통신연구원 |
| 등록번호/일자 | |
| 공개번호/일자 | 10-2016-0046640 (2016.04.29) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 등록 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2015.09.09) |
| 심사청구항수 | 19 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국전자통신연구원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 박원주 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
| 2 | 이경하 | 대한민국 | 대전광역시 서구 |
| 3 | 조기성 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 특허법인지명 | 대한민국 | 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층 |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국전자통신연구원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2014.10.21 | 수리 (Accepted) | 1-1-2014-1005540-15 |
| 2 | [출원서등 보정]보정서 [Amendment to Patent Application, etc.] Amendment |
2015.01.29 | 수리 (Accepted) | 1-1-2015-0097487-72 |
| 3 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2015.02.02 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-0006137-44 |
| 4 | [심사청구]심사청구(우선심사신청)서 [Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination) |
2015.09.09 | 수리 (Accepted) | 1-1-2015-0875462-79 |
| 5 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2016.03.10 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 6 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2016.05.11 | 수리 (Accepted) | 9-1-2016-0022582-64 |
| 7 | [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서 [Appointment of Agent] Report on Agent (Representative) |
2016.09.27 | 수리 (Accepted) | 1-1-2016-0937903-80 |
| 8 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2016.09.27 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2016-0691766-64 |
| 9 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2016.11.14 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2016-1110126-25 |
| 10 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 [Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation) |
2016.11.14 | 수리 (Accepted) | 1-1-2016-1110127-71 |
| 11 | 등록결정서 Decision to grant |
2017.02.07 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2017-0093082-17 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 악성 어플리케이션들을 특성에 따라 그룹 별로 분류하여 저장하는 제 1 저장부;타겟 어플리케이션을 저장하는 제 2 저장부;상기 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 상기 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 이미지 생성부;상기 제 1 시각화 이미지들의 유사도를 이용하여 상기 그룹 별로 대표 이미지들을 선정하는 대표 이미지 선정부;상기 대표 이미지들 및 제 2 시각화 이미지를 비교하여 상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션인지 판단하는 판단부; 및상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션으로 판단되는 경우 상기 타겟 어플리케이션을 대응되는 그룹으로 분류하여 상기 제 1 저장부에 저장하는 처리부를 포함하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 2 |
2 삭제 |
| 3 |
3 제 1 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 악성 어플리케이션들의 패키지 파일을 압축해제하여 실행 파일, 자원 접근 권한 파일 및 메타 데이터 파일 중 적어도 어느 하나를 추출하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 4 |
4 제 3 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 실행 파일을 디스어셈블링하여 소스 코드를 추출하고, 상기 소스 코드를 기초로 상기 제 1 시각화 이미지들을 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 5 |
5 제 4 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 소스 코드를 기초로 악성 행위와 관련된 함수 리스트 또는 악성 행위와 관련된 문자열 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 6 |
6 제 1 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 타겟 어플리케이션들의 패키지 파일을 압축해제하여 실행 파일, 자원 접근 권한 파일 및 메타 데이터 파일 중 적어도 어느 하나를 추출하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 7 |
7 제 6 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 실행 파일을 디스어셈블링하여 소스 코드를 추출하고, 상기 소스 코드를 기초로 상기 제 2 시각화 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 8 |
8 제 7 항에 있어서,상기 이미지 생성부는 상기 소스 코드를 기초로 악성 행위 의심 함수 리스트 또는 악성 행위 의심 문자열 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 9 |
9 제 1 항에 있어서,상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션으로 판단되는 경우 상기 타겟 어플리케이션의 분석 난이도를 판단하는 분석 난이도 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 10 |
10 제 9 항에 있어서,상기 분석 난이도 판단부는 상기 타겟 어플리케이션의 상기 제 2 시각화 이미지와 상기 그룹 별 대표 이미지 간의 유사도, 상기 그룹 별 악성 어플리케이션의 수 및 상기 그룹 별 악성 어플리케이션의 발현 빈도에 기초하여 상기 타겟 어플리케이션의 분석 난이도를 판단하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치 |
| 11 |
11 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계;상기 제 1 시각화 이미지들의 유사도를 이용하여 상기 그룹 별로 대표 이미지들을 선정하는 단계;상기 대표 이미지들 및 제 2 시각화 이미지를 비교하여 상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션인지 판단하는 단계; 및상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션으로 판단되는 경우 상기 타겟 어플리케이션을 대응되는 그룹으로 분류하여 저장하는 단계를 포함하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 12 |
12 제 11 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 악성 어플리케이션들의 패키지 파일을 압축해제하여 실행 파일, 자원 접근 권한 파일 및 메타 데이터 파일 중 적어도 어느 하나를 추출하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 13 |
13 제 12 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 실행 파일을 디스어셈블링하여 소스 코드를 추출하고, 상기 소스 코드를 기초로 상기 제 1 시각화 이미지들을 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 14 |
14 제 13 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 소스 코드를 기초로 악성 행위와 관련된 함수 리스트 또는 악성 행위와 관련된 문자열 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 15 |
15 제 13 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 자원 접근 권한 파일을 분석하여 접근 권한 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 16 |
16 제 11 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 타겟 어플리케이션들의 패키지 파일을 압축해제하여 실행 파일, 자원 접근 권한 파일 및 메타 데이터 파일 중 적어도 어느 하나를 추출하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 17 |
17 제 16 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 실행 파일을 디스어셈블링하여 소스 코드를 추출하고, 상기 소스 코드를 기초로 상기 제 2 시각화 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 18 |
18 제 17 항에 있어서,상기 특성에 따라 그룹 별로 저장된 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 단계는 상기 소스 코드를 기초로 악성 행위 의심 함수 리스트 또는 악성 행위 의심 문자열 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 19 |
19 제 11 항에 있어서,상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션으로 판단되는 경우 상기 타겟 어플리케이션의 분석 난이도를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 20 |
20 제 19 항에 있어서,상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션으로 판단되는 경우 상기 타겟 어플리케이션의 분석 난이도를 판단하는 단계는 상기 타겟 어플리케이션의 상기 제 2 시각화 이미지와 상기 그룹 별 대표 이미지 간의 유사도, 상기 그룹 별 악성 어플리케이션의 수 및 상기 그룹 별 악성 어플리케이션의 발현 빈도 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 타겟 어플리케이션의 분석 난이도를 판단하는 것을 특징으로 하는 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 방법 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | US20160110543 | US | 미국 | FAMILY |
DOCDB 패밀리 정보
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | US2016110543 | US | 미국 | DOCDBFAMILY |
| 순번 | 연구부처 | 주관기관 | 연구사업 | 연구과제 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 미래창조과학부 | ETRI | 산업원천기술개발사업(SW컴퓨팅) | 인 메모리 클라우드 기반 실시간 스마트폰 금융 사기 대응 기술 |
| 등록사항 정보가 없습니다 |
|---|
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2014.10.21 | 수리 (Accepted) | 1-1-2014-1005540-15 |
| 2 | [출원서등 보정]보정서 | 2015.01.29 | 수리 (Accepted) | 1-1-2015-0097487-72 |
| 3 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2015.02.02 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-0006137-44 |
| 4 | [심사청구]심사청구(우선심사신청)서 | 2015.09.09 | 수리 (Accepted) | 1-1-2015-0875462-79 |
| 5 | 선행기술조사의뢰서 | 2016.03.10 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 6 | 선행기술조사보고서 | 2016.05.11 | 수리 (Accepted) | 9-1-2016-0022582-64 |
| 7 | [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서 | 2016.09.27 | 수리 (Accepted) | 1-1-2016-0937903-80 |
| 8 | 의견제출통지서 | 2016.09.27 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2016-0691766-64 |
| 9 | [명세서등 보정]보정서 | 2016.11.14 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2016-1110126-25 |
| 10 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2016.11.14 | 수리 (Accepted) | 1-1-2016-1110127-71 |
| 11 | 등록결정서 | 2017.02.07 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2017-0093082-17 |
| 기술번호 | KST2015020834 |
|---|---|
| 자료제공기관 | 미래기술마당 |
| 기술공급기관 | |
| 기술명 | 인메모리 클라우드기반 메시지 스트림처리 및 금융사기정보공유기술 |
| 기술개요 |
본 발명의 일 실시예에 따른 시각화 유사도 기반 악성 어플리케이션 감지 장치는 악성 어플리케이션들을 특성에 따라 그룹 별로 분류하여 저장하는 제 1 저장부, 타겟 어플리케이션을 저장하는 제 2 저장부, 상기 악성 어플리케이션들을 분석하여 제 1 시각화 이미지들을 생성하고, 상기 타겟 어플리케이션을 분석하여 제 2 시각화 이미지를 생성하는 이미지 생성부, 상기 제 1 시각화 이미지들의 유사도를 이용하여 상기 그룹 별로 대표 이미지들을 선정하는 대표 이미지 선정부, 상기 대표 이미지들 및 제 2 시각화 이미지를 비교하여 상기 타겟 어플리케이션이 악성 어플리케이션인지 판단하는 판단부를 포함할 수 있다. |
| 개발상태 | 유사환경 테스트 |
| 기술의 우수성 |
1) 인메모리 클라우드 기반 실시간 메시지 처리 플랫폼 구축 - Mysql Cluster 및 Memcached 연동을 통한 인메모리 클라우드 기반 메시지 처리 플랫폼 기술 개발 - Memcached를 활용한 메모리기반 실시간 메시지 검색 및 응답 기술 개발 사용자 (모바일 어플리케이션 이용자)의 가입 및 인증/인가 기술 개발 - 실시간 SMS/MMS 메시지, 전화번호 조회 및 신고 처리 기술 개발 - 실시간 URL 조회 및 신고 처리 기술 개발 2) 모바일 금융 사기 정보 아카이브 공유 기술 개발 - 외부 멀웨어 DB(Phishtank, KISA)의 ETL 처리를 통한 내부 DB 적재 기술 개발 - 정보 공유 및 보고를 위한 내부 DB 정보 Export 기술 개발 3) 기존 경쟁기술 대비 개량된 부분 - 커뮤니티 기반의 신고 및 검증 사용자간의 정보 공유 플랫폼 제공 - 인메모리 클라우드 기술 기반의 실시간 스트림 메시지 처리 기술개발을 통한 실시간 - 금융 사기 시도 신고 메시지 수집/저장 및 검색 기술 제공 - 모바일 금융사기 시도 정보 아키텍쳐 제공 및 개인/기관과의 공유기술 개발 |
| 응용분야 |
1) 모바일 금융 사기 대응 어플리케이션으로부터 문자(SMS/MMS), 전화번호 (Voice call) 및 문자에 포함된 URL을 추출하여 상기 플랫폼 기술과 연동함으로써 안드로이드 단말의 스미싱 방지 앱으로 활용 가능 - 인메모리 클라우드 기반 실시간 메시지 수집, 인덱싱 및 검색 기술로서 지속적으로 발생하는 스트림 데이터의 처리 기술로 활용 가능 - 기관 또는 업체별로 산재된 모바일 금융 사기 시도에 관련한 통합, 체계적인 DB 구축과 Ope翕籠害？？？？？？？？？？ ？ ？？ ？풐+？( +A ？？？ ` ？？？？ ？ ？？延？？ ？？？？？+A ？？彿廷？廷巫廷？？맘？彿廷만？塚廷맘？？？ ？？學廷漸？？？廷？？？廷 圭廷？ ？( ？(？？？ % ？？？？？？？？？？( ？？A ？？？？？？ ？？？？ ？팃痛？？？？？？？큁痛？？？？？≪？？ ？？痛멜？ ？？專？i ？？？？？？瑄？ ？？ ？？？痛？？？？？廷？？？？？멜？？？만？ ？ ？ ？？？？ ？？ ？？만？ ？S멜？ 묈？ ？？？ ？？S？？≪？？≪ 멜？ |
| 시장규모 및 동향 |
○ 모바일 보안SW 시장 및 모바일 전자 금융사기 전망 - 모바일 시대의 성숙과 M2M/IoT 환경으로의 진입 등으로 모바일 디바이스의 보안 시장 또한 급격한 성장이 예상되는 바, 이는 국내 사이버 보안 시장의 확대를 견인할 것으로 예측 - 모바일 보안 SW의 세계시장은 연평균 18.1%, 국내시장은 33.5%로, ’20년에 각 각 33.7 억$, 1,515억원 전망 |
| 희망거래유형 | |
| 사업화적용실적 | |
| 도입시고려사항 |
| 과제고유번호 | 1711022474 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 10048081 |
| 연구과제명 | 인 메모리 클라우드 기반 실시간 스마트폰 금융 사기 대응 기술 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 미래창조과학부 |
| 연구관리전문기관명 | |
| 연구주관기관명 | |
| 성과제출연도 | 2014 |
| 연구기간 | 201312~201511 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
특허성과
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