[논문 리뷰] Two Trends in Mobile Security: Financial Motives and Transitioning from Static to Dynamic Analysis

Emre Erturk|arXiv (Cornell University)|2015. 04. 26.

Advanced Malware Detection Techniques인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 모바일 보안 분야의 두 가지 새로운 추세를 분석한다: Android 애드웨어에서 이기적인 동기에서 재정적 동기로의 전환과 정적 분석에서 동적 분석으로의 전환이다. 개인정보 침해 행동을 탐지하기 위한 정적 분석의 효과를 평가하며, 악성 소프트웨어의 복잡성 증가와 안드로이드의 시장 점유율 확대에 따라 자동화된 동적 기법의 필요성이 점점 더 커지고 있음을 강조한다. 이는 개방형 모바일 생태계 보안에 대한 통찰을 기여한다.

ABSTRACT

The goal of this paper is to analyze the behavior and intent of recent types of privacy invasive Android adware. There are two recent trends in this area: more financial motives instead of ego motives, and the development of more dynamic analysis tools. This paper starts with a review of Android mobile operating system security, and also addresses the pros and cons of open source operating system security. Static analysis of malware provides high quality results and leads to a good understanding as shown in this paper. However, as malware grows in number and complexity, there have been recent efforts to automate the detection mechanisms and many of the static tasks. As Android's market share is rapidly growing around the world. Android security will be a crucial area of research for IT security professionals and their academic counterparts. The upside of the current situation is that malware is being quickly exposed, thanks to open source software development tools. This cooperation is important in curbing the widespread theft of personal information with monetary value.

연구 동기 및 목표

• 최근 안드로이드 애드웨어의 배경이 되는 동기를 연구하며, 특히 이기적인 동기에서 재정적 동기로의 전환을 중심으로 분석한다.
• 안드로이드 악성 소프트웨어에서 개인정보 침해 행동을 탐지하는 데 있어 정적 분석의 효과성과 한계를 평가한다.
• 점점 더 복잡해지고 증가하는 모바일 악성 소프트웨어에 대응하기 위해 동적 분석 기법의 중요성이 증가하고 있음을 탐색한다.
• 협업을 통한 탐지 및 대응을 통해 안드로이드 보안을 향상시키는 데 기여하는 개방소스 개발 도구의 역할을 평가한다.

제안 방법

• 안드로이드 OS 보안 메커니즘과 개방소스 소프트웨어의 보안 영향을 검토한다.
• 실제 안드로이드 애드웨어 샘플을 분석하여 행동 패tern과 재정적 유인 요소를 규명한다.
• 정확도가 높고 코드를 깊이 있게 분석할 수 있는 정적 분석 기법과 새로운 동적 분석 접근 방식을 비교한다.
• 악성 소프트웨어 탐지 파이프라인의 확장성을 향상시키기 위해 정적 분석 작업의 자동화를 평가한다.
• 협업 기반의 개방소스 소프트웨어 개발이 악성 소프트웨어 탐지 및 대응에 미치는 영향을 분석한다.
• 악성 소프트웨어 행동에 대한 실증적 분석을 통해 다양한 분석 철학에 따른 탐지 효율성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현대 안드로이드 애드웨어의 동기는 무엇이며, 이는 이기적인 동기에서 재정적 동기로 어떻게 전환되었는가?
• RQ2 정적 분석은 안드로이드 악성 소프트웨어에서 개인정보 침해 행동을 탐지하는 데 얼마나 효과적인가, 그리고 그 한계는 무엇인가?
• RQ3 점점 더 복잡해지고 가려지는 악성 소프트웨어에 대응하여 동적 분석 기법이 악성 소프트웨어 탐지에 얼마나 기여할 수 있는가?
• RQ4 개방소스 소프트웨어 개발은 모바일 악성 소프트웨어 탐지 및 대응에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 정적 분석과 동적 분석 간의 모바일 악성 소프트웨어 탐지에서의 상호 보완적 특성은 무엇인가?

주요 결과

• 재정적 동기가 현대 안드로이드 애드웨어의 주요 동력으로 자리 잡았으며, 이전의 이기적인 동기에서 대체되었다.
• 정적 분석은 악성 소프트웨어 행동을 이해하고 높은 탐지 품질을 달성하는 데 여전히 매우 효과적이다.
• 악성 소프트웨어의 수와 복잡성 증가는 자동화된 정적 분석과 동적 분석 기법의 도입을 필수로 만들고 있다.
• 개방소스 개발 도구는 악성 소프트웨어의 노출과 분석 속도를 크게 향상시켜 공동 방어 체계를 강화했다.
• 정적 분석 기법의 한계로 인해 가려진 악성 소프트웨어나 회피 기법을 처리하기 어려운 점을 감안할 때, 동적 분석은 정적 분석의 필수 보완으로 부상하고 있다.
• 협업 기반의 개방소스 노력은 개인 신원 정보 유출에 대한 광범위한 피해를 억제하는 데 핵심적인 역할을 한다.