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악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019036833
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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 본 발명에 의한 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템은 결제 시스템과 연동하여 결제 정보를 수집하여 수집된 상기 결제 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 제1 프로파일링부; 및 상기 제1 프로파일링부와 연동하며, 악성앱 정보를 수집하여 수집된 악성 앱 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 악성 앱 프로파일링 정보를 도출하는 제2 프로파일링부를 포함한다.
Int. CL G06Q 20/40 (2012.01.01) G06Q 20/38 (2012.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 21/56 (2013.01.01) H04L 9/32 (2006.01.01) H04L 29/06 (2006.01.01)
CPC G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01) G06Q 20/40(2013.01)
출원번호/일자 1020160002662 (2016.01.08)
출원인 한국인터넷진흥원
등록번호/일자 10-1749494-0000 (2017.06.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170621) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.01.08)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최은영 대한민국 서울특별시 송파구
2 고웅 대한민국 서울특별시 송파구
3 김미주 대한민국 서울특별시 송파구
4 이태진 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인세원 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 신영빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 전라남도 나주시
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
2016.01.08 수리 (Accepted) 1-1-2016-0022123-78
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2016.09.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0833486-72
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2016.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0154140-76
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.01.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0029092-93
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)
2017.01.10 수리 (Accepted) 1-1-2017-0029081-91
7 등록결정서
Decision to grant
2017.05.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0373184-66
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.11.15 수리 (Accepted) 4-1-2017-5183538-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
결제 시스템과 연동하여 결제 정보를 수집하여 수집된 상기 결제 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 제1 프로파일링부; 및악성앱 정보를 수집하여 분석하고 그 분석한 결과에 따라 악성 앱 프로파일링 정보를 도출하며, 통신망을 통해 상기 제1 프로파일링부와 연동하여, 상기 도출된 결제정보 프로파일링 정보와 상기 악성 앱 프로파일링 정보의 연관 관계를 분석하여 연관분석 프로파일링 정보를 도출하는 제2 프로파일링부;를 포함하며,상기 제1프로파일링부는,수집된 상기 결제 정보를 기반으로 이용자별, 이상 거래별, 정상 거래별로 정보를 분류하여 그 분류된 정보를 분석하고 상기 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
2 2
제1 항에 있어서,상기 제1 프로파일링부는,상기 결제 정보를 수집하여 수집된 상기 결제 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 제1 프로파일링 모듈; 및수집된 결제 정보와 도출된 상기 결제정보 프로파일링 정보와 상기 악성 앱 프로파일링 정보를 저장하는 제1 프로파일링 DB;를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
3 3
제2 항에 있어서,상기 제1 프로파일링 모듈은,도출된 상기 결제정보 프로파일링 정보를 상기 제2 프로파일링부에 제공하고, 상기 제2 프로파일링부로부터 도출된 악성앱 프로파일링 정보를 제공받아 상기 제1 프로파일링 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
4 4
삭제
5 5
제2 항에 있어서,상기 제1 프로파일링 모듈은,수집된 상기 결제 정보 중 개인 식별이 가능한 정보를 해쉬 함수를 이용하여 비식별화 처리하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
6 6
제1 항에 있어서,상기 제2 프로파일링부는,상기 악성앱 정보를 수집하여 수집된 악성 앱 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 상기 악성 앱 프로파일링 정보를 도출하는 제2 프로파일링 모듈;도출된 상기 악성 앱 프로파일링 정보와 상기 결제정보 프로파일링 정보를 이용하여 연관 관계를 분석하여 상기 연관분석 프로파일링 정보를 도출하는 연관분석 프로파일링 모듈;상기 악성앱 프로파일링 정보, 상기 결제정보 프로파일링 정보, 상기 연관 분석 정보를 기반으로 사용자에게 제공하기 위한 시각화된 정보를 도출하는 정보 가공 모듈; 및수집된 상기 악성 앱 정보와 도출된 상기 악성앱 프로파일링 정보, 상기 결제정보 프로파일링 정보, 상기 연관 분석 정보를 저장하는 제2 프로파일링 DB;를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
7 7
제1 항에 있어서,상기 결제정보 프로파일링 정보는,인증일자, 인증시간, 거래일자, 거래시간, 매출구분, 거래금액, 인증시간과 거래시간 간의 시간차 정보, 이메일, IP, 취소 여부, 서비스 유형 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
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제1 항에 있어서,상기 악성앱 프로파일링 정보는,악성행위 유형 정보, 도착지 IP 정보와 지역 정보, 스미싱 문자 내용, 다운로드 경로 정보와 도메인 정보, 이메일 정보, 국가 정보, 도시 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 시스템
9 9
결제 시스템과 연동하여 결제 정보를 수집하여 수집된 상기 결제 정보를 분석하고 그 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 제1 프로파일링 단계; 및악성앱 정보를 수집하여 분석하고 그 분석한 결과에 따라 악성 앱 프로파일링 정보를 도출하며, 통신망을 통해 제공받은 상기 결제정보 프로파일링 정보와 상기 악성 앱 프로파일링 정보의 연관 관계를 분석하여 연관분석 프로파일링 정보를 도출하는 제2 프로파일링 단계;를 포함하며,상기 제1프로파일링 단계는,수집된 상기 결제 정보를 기반으로 이용자별, 이상 거래별, 정상 거래별로 정보를 분류하여 그 분류된 정보를 분석하고 상기 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 방법
10 10
제9 항에 있어서,상기 제1 프로파일링 단계는,수집된 상기 결제 정보를 기반으로 이용자별, 이상 거래별, 정상 거래별로 정보를 분류하여 그 분류된 정보를 분석하고 상기 분석한 결과에 따라 결제정보 프로파일링 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 악성 앱/결제 정보를 프로파일링하기 위한 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 미래창조과학부 한국인터넷진흥원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 모바일 결제사기 공격 역추적 및 피해 방지를 위한 프로파일링 기반 통합대응 기술 개발