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구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2022014662
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 발명은 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치에서 수행되는 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법에 관한 것으로, 라벨링된 애플리케이션을 디컴파일하여 기설정된 정보를 제거하는 단계; 구현 특징인 AST(Abstract Syntax Tree)를 메소드별로 추출하는 단계; AST 노드 리스트를 생성하는 단계; 생성된 AST 노드 리스트를 딥 러닝을 위한 학습 데이터셋으로 생성하여 벡터화하는 단계; 벡터화된 학습 데이터셋을 학습하여 분류모델을 생성하는 단계; 및 상기 분류모델에 기초하여 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 출력하는 단계를 포함한다. 이에 의해 오탐률을 줄이고, 난독화된 애플리케이션에서 많은 특징을 추출하여 애플리케이션이 수행하는 행위에 기반하여 모바일 애플리케이션을 정상 행위 또는 악성 행위로 분류하여 악성 애플리케이션을 탐지할 수 있다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01)
출원번호/일자 1020220003539 (2022.01.10)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2427767-0000 (2022.07.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220802) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210164905   |   2021.11.25
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.01.10)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정현 서울특별시 서초구
2 조해현 서울특별시 강남구
3 이선준 서울특별시 노원구
4 반영훈 인천광역시 계양구

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 숭실대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
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		 2022.01.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0031304-43
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2022.01.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-0032957-15
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2022.01.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2022.01.25 수리 (Accepted) 9-1-2022-0001246-09
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0137521-43
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.03.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0281495-96
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0281496-31
8 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2022.06.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0103489-17
9 등록결정서
Decision to grant		 2022.07.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0555320-66
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치에서 수행되는 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법에 있어서, 라벨링된 애플리케이션을 디컴파일하여 기설정된 정보를 제거하는 단계; 상기 정보가 제거된 애플리케이션으로부터 구현 특징인 AST(Abstract Syntax Tree)를 메소드별로 추출하는 단계; 추출된 AST에 기초하여 AST 노드 리스트를 생성하는 단계; 생성된 AST 노드 리스트를 딥 러닝을 위한 학습 데이터셋으로 생성하여 벡터화하는 단계; 벡터화된 학습 데이터셋을 학습하여 분류모델을 생성하는 단계; 및상기 분류모델에 기초하여 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 출력하는 단계를 포함하고, 상기 추출하는 단계에서는, 상기 메소드별로 추출된 AST에서 중복되는 정보는 제거하고, 사용 가능한 정보를 식별하여 상기 AST를 그래프 형태로 재구성하며, 상기 추출하는 단계에서는, 상기 사용 가능한 정보를 식별하기 위해 상기 AST에서 사용되는 텍스트 및 상수는 특정 값으로 변환하고, 상기 AST에서 사용되는 API 및 데이터 유형(Type)은 프레임워크 API 리스트로 구성하되, 사전에 확보된 특정 리스트를 이용하여 특정 행위와 유형(type)을 지정할 수 없는 API와 데이터 유형은 상기 추출된 AST에서 제거하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 라벨링된 애플리케이션은, 정상 행위 또는 악성 행위 중 하나로 라벨링된 애플리케이션인 것을 특징으로하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 제거하는 단계에서 제거되는 상기 기설정된 정보는, 프레임워크 라이브러리(Framework Library), TPL(Third-Party-Library) 및 리소스접근 파일 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 AST 노드 리스트를 생성하는 단계에서는, 상기 그래프 형태로 재구성된 AST에 포함된 API가 사전에 구축한 사전 API 리스트에 있는 경우, 재구성된 AST를 Depth First Search(DFS) 순회하여 상기 AST 노드 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법
7 7
제1항에 따른 상기 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
8 8
라벨링된 애플리케이션을 디컴파일하여 기설정된 정보를 제거하는 제거부; 상기 정보가 제거된 애플리케이션으로부터 구현 특징인 AST(Abstract Syntax Tree)를 메소드별로 추출하는 AST 추출부; 추출된 AST에 기초하여 AST 노드 리스트를 생성하는 AST 전처리부;생성된 AST 노드 리스트를 딥 러닝을 위한 학습 데이터셋으로 생성하여 벡터화하는 AST 노드 리스트 벡터화부;벡터화된 학습 데이터셋을 학습하여 분류모델을 생성하는 AST 학습부; 및 상기 분류모델에 기초하여 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 출력하는 AST 분류부를 포함하고, 상기 AST 추출부는, 상기 메소드별로 추출된 AST에서 중복되는 정보는 제거하고, 사용 가능한 정보를 식별하여 상기 AST를 그래프 형태로 재구성하며, 상기 AST 추출부는, 상기 사용 가능한 정보를 식별하기 위해 상기 AST에서 사용되는 텍스트 및 상수는 특정 값으로 변환하고, 상기 AST에서 사용되는 API 및 데이터 유형(Type)은 프레임워크 API 리스트로 구성하되, 사전에 확보된 특정 리스트를 이용하여 특정 행위와 유형(type)을 지정할 수 없는 API와 데이터 유형은 상기 추출된 AST에서 제거하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 라벨링된 애플리케이션은, 정상 행위 또는 악성 행위 중 하나로 라벨링된 애플리케이션인 것을 특징으로하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치
10 10
제8항에 있어서, 상기 제거부에서 제거되는 상기 기설정된 정보는, 프레임워크 라이브러리(Framework Library), TPL(Third-Party-Library) 및 리소스접근 파일 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치
11 11
삭제
12 12
삭제
13 13
제8항에 있어서, 상기 AST 전처리부는, 상기 그래프 형태로 재구성된 AST에 포함된 API가 사전에 구축한 사전 API 리스트에 있는 경우, 재구성된 AST를 Depth First Search(DFS) 순회하여 상기 AST 노드 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치
14 14
제8항에 있어서, 상기 AST 분류부는, 상기 타겟 애플리케이션이 분류될 라벨의 확률을 계산하고, 확률이 가장 높은 라벨을 상기 타겟 애플리케이션의 라벨로 분류하는 것을 특징으로 하는, 구현 특징에 기반한 모바일 악성 애플리케이션 탐지 장치
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 숭실대학교 산학협력단 정보보호핵심원천기술개발(R＆D,정보화) 사이버 위협 대응을 위한 Deep Malware 자동 분석 기술 개발