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안드로이드 애플리케이션의 주요부분을 패턴화한 멀웨어 탐지 분류 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020007433
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 안드로이드 애플리케이션에서 악성코드가 포함될 수 있는 실행코드를 나타내는 주요부분을 패턴화(이미지화, 사운드화 등)하고, 그 패턴화된 정보를 머신러닝에 적용하여 악성코드를 진단함으로서, 안드로이드 환경에서 악성코드 탐지 성능을 향상시키는 기술로서, 안드로이드 애플리케이션에서 악성코드가 포함될 수 있는 주요부분의 데이터를 선택 추출하는 검사영역 추출부와, 검사영역 추출부가 추출한 주요부분의 데이터를 패턴화하여 패턴데이터를 생성하는 변환부와, 변환부가 생성한 패턴데이터를 종래 악성코드 패턴과 대비하여 패턴데이터의 악성코드 포함 여부를 진단하는 악성코드 검사부를 포함한다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01)
출원번호/일자 1020180147579 (2018.11.26)
출원인 단국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0061830 (2020.06.03) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.26)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 단국대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 수지구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조성제 경기도 용인시 수지구
2 정재민 경기도 용인시 수지구
3 이현재 경기도 양평군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
3 나성곤 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 단국대학교 산학협력단 경기도 용인시 수지구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-1178260-86
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1190471-95
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.04.12 수리 (Accepted) 9-1-2019-0018918-76
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.01.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0038331-51
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)
2020.03.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-0248317-90
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0248358-51
8 등록결정서
Decision to grant
2020.07.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0496462-43
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.10.26 수리 (Accepted) 4-1-2020-5239146-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
안드로이드 애플리케이션에서 악성코드가 포함될 수 있는 주요부분의 데이터를 선택 추출하는 검사영역 추출부와;상기 검사영역 추출부가 추출한 주요부분을 패턴화하여 패턴데이터를 생성하는 변환부와;상기 변환부가 생성한 패턴데이터를 종래 악성코드 패턴이 학습된 머신러닝에 입력하여 상기 패턴데이터의 악성코드 포함 여부를 진단하는 악성코드 검사부를 포함하고,상기 주요부분은 상기 안드로이드 애플리케이션의 DEX파일 중 실행코드를 나타내는 code-item이 포함되고,상기 검사영역 추출부는 Data 섹션의 실행코드 부분과, 상기 안드로이드 애플리케이션의 구글플레이 카테고리에 대응하는 추가영역을 추출하고,상기 악성코드 검사부는 상기 애플리케이션의 카테고리에 대응하는 진단을 실시하고,상기 검사영역 추출부는 Data 섹션의 실행코드 부분과, 상기 악성코드 검사부가 진단 대상으로 하는 악성코드의 멀웨어 패밀리에 대응하는 추가영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 변환부에서 생성된 패턴데이터는 이미지 포맷의 데이터인 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 변환부는 상기 주요부분을 이진코드(binary code) 형태로 로드한 후 기 설정된 단위로 분할하고, 분할된 이진코드를 대응되는 명암 또는 색상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
4 4
제2항에 있어서,상기 변환부는 상기 악성코드 검사부의 머신러닝 알고리즘에 입력되는 데이터 포맷에 대응하여 이미지 포맷의 패턴데이터를 확대 또는 압축하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 변환부에서 생성된 패턴데이터는 사운드 포맷의 데이터인 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 변환부는 상기 주요부분의 이진코드를 MIDI 포맷으로 변환한 후, 변환된 MIDI 포맷의 데이터를 wav 포맷 또는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 포맷으로 변환하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 변환부는 주요부분의 MIDI 포맷 변환 시, 주요부분을 1 바이트 단위로 분할한 후, 상기 1 바이트를 2 비트로 구성된 제1채널과, 6 비트로 구성된 제2채널로 구성하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 변환부는 제1채널과 제2채널의 음이 서로 중복되지 않게 적어도 어느 하나의 채널에 가중치를 더한 후 MIDI 포맷으로 변환하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
9 9
삭제
10 10
제1항에 있어서,상기 검사영역 추출부는 Data 섹션의 실행코드 부분과, 상기 안드로이드 애플리케이션의 프로그래밍 언어에 대응하는 추가영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 멀웨어 탐지 분류 시스템
11 11
제10항에 있어서, 상기 추가영역은프로그래밍 언어가 C 또는 C++인 경우 so 확장자의 파일이고,프로그래밍 언어가 C#인 경우 Assembly-CSharp
12 12
삭제
13 13
삭제
14 14
검사영역 추출부가 안드로이드 애플리케이션에서 악성코드가 포함될 수 있는 주요부분의 데이터를 추출하는 단계와;변환부가 상기 검사영역 추출부에서 추출된 주요부분의 데이터를 패턴화하여 패턴데이터를 생성하는 단계와;악성코드 검사부가 상기 변환부에서 생성된 패턴데이터를 종래 악성코드 패턴과 대비하여 상기 패턴데이터의 악성코드 포함 여부를 진단하는 단계를 포함하고,상기 주요부분은 상기 안드로이드 애플리케이션의 DEX파일 중 실행코드를 나타내는 code-item을 포함하는 단계와;상기 검사영역 추출부는 Data 섹션의 실행코드 부분과, 상기 안드로이드 애플리케이션의 구글플레이 카테고리에 대응하는 추가영역을 추출하고, 상기 악성코드 검사부는 상기 애플리케이션의 카테고리에 대응하는 진단을 실시하는 단계와;상기 검사영역 추출부는 Data 섹션의 실행코드 부분과, 상기 악성코드 검사부가 진단 대상으로 하는 악성코드 멀웨어 패밀리에 대응하는 추가영역을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안드로이드 악성앱 탐지 방법
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 미래창조과학부 단국대학교 SW인재양성사업 (국고)SW중심대학 지원사업
2 과학기술정보통신부 단국대학교 중견연구자지원사업 교차 플랫폼 프레임워크로 작성된 모바일 멀웨어를 탐지하기 위한 지능형 분석 시스템