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악성 앱 탐지 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019017724
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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 악성 앱 탐지 장치가 제공된다. 상기 악성 앱 탐지 장치는, 기존 악성 앱에 대한 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여, 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행할지를 결정하는 결정 규칙을 생성하되, 상기 제1 행위 분석 결과는 가상 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과이고 상기 제2 행위 분석 결과는 실제 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 규칙 생성부 및 상기 생성된 결정 규칙에 기초하여 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 수행하도록 제어하는 행위 분석 제어부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01)
CPC G06F 21/566(2013.01) G06F 21/566(2013.01)
출원번호/일자 1020180023447 (2018.02.27)
출원인 한국인터넷진흥원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0102678 (2019.09.04) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.27)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김미주 전라남도 나주시 진흥길
2 고웅 전라남도 나주시 진흥길
3 오성택 전라남도 나주시 진흥길
4 이재혁 전라남도 나주시 진흥길
5 박준형 전라남도 나주시 진흥길

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인가산 대한민국 서울 서초구 남부순환로 ****, *층(서초동, 한원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 전라남도 나주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0200109-38
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.07.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.10.01 수리 (Accepted) 9-1-2018-0050957-52
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.05.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0366730-01
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0681971-06
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2019-0681972-41
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0778988-69
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.12.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1355530-06
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1355531-41
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.04.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0235499-22
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기존 악성 앱에 대한 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여, 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행할지를 결정하는 결정 규칙을 생성하되, 상기 제1 행위 분석 결과는 가상 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과이고 상기 제2 행위 분석 결과는 실제 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 규칙 생성부; 및상기 분석 대상 앱이 상기 생성된 결정 규칙에 만족하는 경우 상기 실제 환경에서 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 수행하도록 제어하는 행위 분석 제어부를 포함하고,상기 결정 규칙은,상기 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이를 통해 분석된 분석 회피형 악성 앱의 특징에 대해 정의된 조건을 포함하고, 상기 분석 대상 앱이 상기 조건을 포함하는 경우 상기 분석 대상 앱이 상기 실제 환경에서 행위 분석이 수행되는 것으로 결정되는 규칙이고,상기 분석 회피형 악성 앱은,상기 가상 환경에서는 상기 행위 분석을 회피하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 API(application programming interface)에 관한 정보를 포함하되,상기 규칙 생성부는,API 호출 횟수의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 API 중에서 의심 API를 선정하고, 상기 의심 API에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
3 3
제2 항에 있어서,상기 의심 API는 API 호출 순서의 차이에 더 기초하여 선정되는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
4 4
제2 항에 있어서,상기 의심 API는 API 호출 인자의 차이에 더 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
5 5
제1 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 시스템 콜(system call)에 관한 정보를 포함하되,상기 규칙 생성부는,시스템 콜 호출 횟수의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 시스템 콜 중에서 의심 시스템 콜을 선정하고, 상기 의심 시스템 콜에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
6 6
제5 항에 있어서,상기 결정 규칙은 상기 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 의심 지수에 기초하여 정의된 조건을 포함하되,상기 의심 지수는,네트워크 행위에 관한 제1 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 제1 의심 지수와 다른 행위에 관한 제2 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 제2 의심 지수의 가중치 합으로 결정되고,상기 제1 의심 지수에 상기 제2 의심 지수보다 더 높은 가중치가 부여되는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
7 7
제1 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 함수에 관한 정보를 포함하되,상기 규칙 생성부는,함수의 호출 횟수의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 함수 중에서 의심 함수를 선정하고, 상기 의심 함수에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하며,상기 행위 분석 제어부는,정적 분석을 통해 상기 분석 대상 앱의 소스 코드에 포함된 함수를 추출하는 함수 추출부; 및상기 추출된 함수가 상기 의심 함수에 기초하여 정의된 조건을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행하도록 제어하는 규칙 기반 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 함수 추출부는,가상 환경에서 수행된 상기 분석 대상 앱에 대한 제3 행위 분석의 결과로 상기 제3 행위 분석 동안 상기 분석 대상 앱에서 호출된 함수의 목록을 획득하고, 상기 획득된 함수의 목록을 이용하여 상기 소스 코드에 포함된 함수 중에서 상기 제3 행위 분석 동안 호출되지 않은 함수를 추출하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
9 9
제1 항에 있어서,상기 분석 대상 앱의 행의 분석 결과에 기초하여 상기 분석 대상 앱이 악성인지 여부를 판정하는 악성 판정부를 더 포함하되,상기 행위 분석 제어부는,상기 분석 대상 앱에 대한 제3 행위 분석을 가상 환경에서 수행하도록 제어하고, 상기 제3 행위 분석의 결과가 상기 생성된 결정 규칙을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱에 대한 제4 행위 분석을 실제 환경에서 추가로 수행하도록 제어하고,상기 악성 판정부는,상기 제4 행위 분석의 결과에 기초하여 상기 분석 대상 앱이 악성인지 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
10 10
제1 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과는 상기 기존 악성 앱의 가상 환경 탐지 API의 호출을 감지하는 과정 및 상기 호출의 감지에 응답하여 페이크 정보를 반환하는 과정을 통해 수행된 행위 분석 결과이되,상기 가상 환경 탐지 API는 가상 환경에서 실제 환경과 다르게 설정되는 정보를 요청하는 API이고,상기 페이크 정보는 상기 기존 악성 앱의 가상 환경 탐지를 방지하기 위해 실제 환경을 모사한 값을 갖도록 설정된 정보인 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 장치
11 11
악성 앱 탐지 장치에 의해 수행되는 악성 앱 탐지 방법에 있어서,기존 악성 앱에 대한 제1 행위 분석 결과를 획득하되, 상기 제1 행위 분석 결과는 가상 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 단계;상기 기존 악성 앱에 대한 제2 행위 분석 결과를 획득하되, 상기 제2 행위 분석 결과는 실제 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 단계;상기 제1 행위 분석 결과와 상기 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여, 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행할지를 결정하는 결정 규칙을 생성하는 단계; 및상기 분석 대상 앱이 상기 생성된 결정 규칙에 만족하는 경우 상기 실제 환경에서 상기 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하도록 제어하는 단계를 포함하고,상기 결정 규칙은,상기 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이를 통해 분석된 분석 회피형 악성 앱의 특징에 대해 정의된 조건을 포함하고, 상기 분석 대상 앱이 상기 조건을 포함하는 경우 상기 분석 대상 앱이 상기 실제 환경에서 행위 분석이 수행되는 것으로 결정되는 규칙이고,상기 분석 회피형 악성 앱은,상기 가상 환경에서는 상기 행위 분석을 회피하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
12 12
제11 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 API(application programming interface)에 관한 정보를 포함하되,상기 결정 규칙을 생성하는 단계는,API 호출 횟수의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 API 중에서 의심 API를 선정하는 단계; 및상기 의심 API에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
13 13
제11 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 시스템 콜(system call)에 관한 정보를 포함하되,상기 결정 규칙을 생성하는 단계는,시스템 콜 호출 횟수의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 시스템 콜 중에서 의심 시스템 콜을 선정하는 단계; 및상기 의심 시스템 콜에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
14 14
제13 항에 있어서,상기 결정 규칙은 상기 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 의심 지수에 기초하여 정의된 조건을 포함하되,상기 의심 지수는,네트워크 행위에 관한 제1 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 제1 의심 지수와 다른 행위에 관한 제2 의심 시스템 콜의 출현 정도에 따라 산정된 제2 의심 지수의 가중치 합으로 결정되고,상기 제1 의심 지수에 상기 제2 의심 지수보다 더 높은 가중치가 부여되는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
15 15
제11 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과 각각은 상기 기존 악성 앱에서 호출된 적어도 하나의 함수에 관한 정보를 포함하되,상기 결정 규칙을 생성하는 단계는,상기 제1 행위 분석 결과 및 상기 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 함수 중에서 의심 함수를 선정하는 단계; 및상기 의심 함수에 기초하여 정의된 조건을 포함하는 결정 규칙을 생성하는 단계를 포함하고,상기 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하도록 제어하는 단계는,정적 분석을 통해 상기 분석 대상 앱의 소스 코드에 포함된 함수를 추출하는 단계; 및상기 추출된 함수가 상기 의심 함수에 기초하여 정의된 조건을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행하도록 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
16 16
제15 항에 있어서,상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행하도록 제어하는 단계는,상기 분석 대상 앱에 대한 제3 행위 분석을 가상 환경에서 수행하도록 제어하고, 상기 제3 행위 분석의 결과로 상기 제3 행위 분석 동안 상기 분석 대상 앱에서 호출된 함수의 목록을 획득하는 단계;상기 획득된 함수의 목록을 이용하여, 상기 소스 코드에 포함된 함수 중에서 상기 제3 행위 분석 동안 호출되지 않은 적어도 하나의 함수를 추출하는 단계; 및상기 추출된 적어도 하나의 함수가 상기 의심 함수에 기초하여 정의된 조건을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에 수행하도록 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
17 17
제11 항에 있어서,상기 분석 대상 앱의 행위 분석 결과에 기초하여 상기 분석 대상 앱이 악성인지 여부를 판정하는 단계를 더 포함하되,상기 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하도록 제어하는 단계는,상기 분석 대상 앱에 대한 제3 행위 분석을 가상 환경에서 수행하도록 제어하는 단계; 및상기 제3 행위 분석의 결과가 상기 생성된 결정 규칙을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱에 대한 제4 행위 분석을 실제 환경에서 추가로 수행하도록 제어하는 단계를 포함하고,상기 분석 대상 앱이 악성인지 여부를 판정하는 단계는,상기 제4 행위 분석의 결과에 기초하여 상기 분석 대상 앱이 악성인지 여부를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
18 18
제11 항에 있어서,상기 제1 행위 분석 결과는,상기 기존 악성 앱의 가상 환경 탐지 API의 호출을 감지하는 과정 및 상기 호출의 감지에 응답하여 기 설정된 페이크 정보를 반환하는 과정을 통해 수행된 행위 분석 결과이되,상기 가상 환경 탐지 API는 가상 환경에서 실제 환경과 다르게 설정되는 정보를 요청하는 API이고,상기 페이크 정보는 상기 기존 악성 앱의 가상 환경 탐지를 방지하기 위해 실제 환경을 모사한 값을 갖도록 설정된 정보인 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 방법
19 19
프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록된 컴퓨터 시스템의 정보를 식별하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 경우에,기존 악성 앱에 대한 제1 행위 분석 결과를 획득하되, 상기 제1 행위 분석 결과는 가상 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 단계;상기 기존 악성 앱에 대한 제2 행위 분석 결과를 획득하되, 상기 제2 행위 분석 결과는 실제 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 행위 분석 결과인 것인, 단계;상기 제1 행위 분석 결과와 상기 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여, 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행할지를 결정하는 결정 규칙을 생성하되, 상기 결정 규칙은, 상기 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이를 통해 분석된, 상기 가상 환경에서는 상기 행위 분석을 회피하는, 분석 회피형 악성 앱의 특징에 대해 정의된 조건을 포함하고, 상기 분석 대상 앱이 상기 조건을 포함하는 경우 상기 분석 대상 앱이 상기 실제 환경에서 행위 분석이 수행되는 것으로 결정되도록 상기 결정 규칙을 생성하는 단계; 및상기 분석 대상 앱이 상기 생성된 결정 규칙에 만족하는 경우 상기 실제 환경에서 상기 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하도록 제어하는 단계가 수행되는,컴퓨터 프로그램
20 20
가상 환경에서 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하는 제1 행위 분석 장치;실제 환경에서 상기 분석 대상 앱에 대한 행위 분석을 수행하는 제2 행위 분석 장치; 및상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 실제 환경에서 수행할지를 결정하는 결정 규칙을 생성하고, 상기 분석 대상 앱이 상기 생성된 결정 규칙을 만족한다는 판정에 응답하여, 상기 분석 대상 앱의 행위 분석을 상기 제2 행위 분석 장치를 통해 상기 실제 환경에서 수행하도록 제어하는 행위 분석 제어 장치를 포함하되,상기 행위 분석 제어 장치는,가상 환경에서 수행된 기존 악성 앱에 대한 제1 행위 분석 결과와 실제 환경에서 수행된 상기 기존 악성 앱에 대한 제2 행위 분석 결과의 차이에 기초하여, 상기 결정 규칙을 생성하고,상기 결정 규칙은,상기 제1 행위 분석 결과와 제2 행위 분석 결과의 차이를 통해 분석된 분석 회피형 악성 앱의 특징에 대해 정의된 조건을 포함하고, 상기 분석 대상 앱이 상기 조건을 포함하는 경우 상기 분석 대상 앱이 상기 실제 환경에서 행위 분석이 수행되는 것으로 결정되는 규칙이고,상기 분석 회피형 악성 앱은,상기 가상 환경에서는 상기 행위 분석을 회피하는 것을 특징으로 하는,악성 앱 탐지 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국인터넷진흥원 정보보호핵심원천기술개발사업 모바일 결제사기 공격 역추적 및 피해 방지를 위한 프로파일링 기반 통합대응 기술 개발