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모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치 및 방법, 이 방법을 수행하기 위한 기록 매체

  • 기술번호 : KST2019010213
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험 관리 장치에 있어서, 모바일 악성 코드 데이터에 대해 정적 분석 및 가상 환경 하에서 동적 분석을 수행한 결과에 대해 기존 모바일 악성 코드에서 활용된 블랙 리스트를 이용하여 악성 코드의 특성을 도출한 후, 도출한 특성들 중에서 모바일 악성 코드 데이터와 관련성이 높은 특성을 선정하는 도출부, 분석부에서 선정된 특성들을 이용하여 모바일 데이터에 기계학습 알고리즘을 적용하여 악성 행위를 분류하는 분류부, 분류된 악성 행위에 대해 자산, 위협 및 취약성을 선정하여 위험관리 모델에 적용하고, 주 위험군과 부 위험군을 분류하여 위험도를 산출하는 산출부 및 산출부의 결과에 대해 모바일 악성 코드 탐지과정의 효율을 검증하고, 검증 결과를 데이터베이스에 저장하는 검증부;를 포함하는 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치를 개시하고 있다.
Int. CL G06F 21/57 (2013.01.01) G06F 21/56 (2013.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180123949 (2018.10.17)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0073255 (2019.06.26) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170174459   |   2017.12.18
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.17)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이경호 서울특별시 강남구
2 최다희 서울특별시 동대문구
3 박원 서울특별시 노원구
4 오준형 서울특별시 서초구
5 이주현 서울특별시 동대문구
6 김창연 서울특별시 중랑구
7 유영인 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.10.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-1024542-34
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0422602-11
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2019.04.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2019.05.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0021113-11
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.07.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0513610-35
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.09.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0928226-81
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0928227-26
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
9 등록결정서
Decision to grant
2019.11.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0808310-84
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험 관리 장치에 있어서, 모바일 악성 코드 데이터에 대해 정적 분석 및 가상 환경 하에서 동적 분석을 수행한 결과에 대해 기존 모바일 악성 코드에서 활용된 블랙 리스트(Black List)를 이용하여 악성 코드의 특성을 도출한 후, 상기 도출한 특성들 중에서 모바일 악성 코드 데이터와 관련성이 높은 특성을 선정하는 도출부;상기 도출부에서 선정된 특성들을 이용하여 모바일 데이터에 기계학습 알고리즘을 적용하여 악성 행위를 분류하는 분류부;상기 분류된 악성 행위에 대해 자산(Asset Value), 위협(Threat) 및 취약성(Vulnerability)을 선정하여 위험관리 모델에 적용하고, 주 위험군과 부 위험군을 분류하여 위험도를 산출하는 산출부; 상기 산출부의 결과에 대해 모바일 악성 코드 탐지과정의 효율을 검증하고, 상기 검증 결과를 데이터베이스에 저장하는 검증부; 및기준이 다른 조합 가능한 모든 모바일 데이터 셋(set)에 대한 상기 검증부의 검증결과를 기초로, 탐지율이 가장 높은 조합을 모바일 악성 코드 탐지 프로세스로 결정하는 결정부;를 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치
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삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 산출부의 자산(Asset Value)은,악성 코드가 실행할 수 있는 도메인의 중요도로 침해 지표(IOC)에서 정의하고 있는 공격 대상인 사용자(user), 애플리케이션(application) 및 시스템(system) 중 적어도 하나를 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 산출부의 위협(Threat)은,기계학습으로 가중치가 부여된 악성 코드 행위 정보로 자산에 대해 발생 가능한 공격자로부터의 설치(Installation), 활성화(Activation), 악성 페이로드(Malicious Payloads) 및 오버 뷰(Over view) 중 적어도 하나를 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 산출부의 취약점(Vulnerability)은,자산의 구체적 행위에 대한 분류 정보로, 자산에서 분류한 침해 지표(IOC)의 기준들에 대한 세부 항목인 쿠키(cookie) 정보, 이-메일(E-mail) 정보 및 시스템(system) 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 위험도에 따라 비율, 색상 및 도표 중 적어도 어느 하나로 표현하는 시각화부;를 더 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 장치
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모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험 관리 방법에 있어서, 모바일 악성 코드 데이터에 대해 정적 분석 및 가상 환경 하에서 동적 분석을 수행한 결과에 대해 기존 모바일 악성 코드에서 활용된 블랙 리스트(Black List)를 이용하여 악성 코드의 특성을 도출한 후, 상기 도출한 특성들 중에서 모바일 악성 코드 데이터와 관련성이 높은 특성을 선정하는 단계;선정된 특성들을 이용하여 모바일 데이터에 기계학습 알고리즘을 적용하여 악성 행위를 분류하는 단계;상기 분류된 악성 행위에 대해 자산(Asset Value), 위협(Threat) 및 취약성(Vulnerability)을 선정하여 위험관리 모델에 적용하고, 주 위험군과 부 위험군을 분류하여 위험도를 산출하는 단계; 상기 산출 결과에 대해 모바일 악성 코드 탐지과정의 효율을 검증하고, 상기 검증 결과를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및기준이 다른 조합 가능한 모든 모바일 데이터 셋(set)에 대한 검증결과를 기초로, 탐지율이 가장 높은 조합을 모바일 악성 코드 탐지 프로세스로 결정하는 단계;를 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 방법
8 8
삭제
9 9
제 7 항에 있어서, 상기 위험도에 따라 비율, 색상 및 도표 중 적어도 어느 하나로 표현하는 단계;를 더 포함하는, 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 방법
10 10
제7항 및 제9항 중 어느 한 항에 따른 모바일 운영체제 환경에서 악성 코드 행위에 따른 위험을 관리하는 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
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1 US20190215697 US 미국 FAMILY

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1 US2019215697 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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