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- 저자 : 심현석(Hyunseok Shim) (검색결과 6 건)
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심현석(HyunSeok, Shim) 한국IT서비스학회 2011 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2011 No.9
다양한 형태의 센서를 연계하여 데이터를 취득하고, 상위 시스템에 연결할 수 있는 기술로서 장치 인터페이스 기능과 데이터 처리 기능을 통합한 H/W 일체형 장치 미들웨어에 대한 소개와 실제 출입보안에서 적용한 사례를 소개한다.
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사용자 맞춤형 서버리스 안드로이드 악성코드 분석을 위한 전이학습 기반 적응형 탐지 기법
심현석(Hyunseok Shim),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.3
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습 이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다. Android applications are released across various categories, including productivity apps and games, and users are exposed to various applications and even malware depending on their usage patterns. On the other hand, most analysis engines train using existing datasets and do not reflect user patterns even if periodic updates are made. Thus, the detection rate for known malware is high, while types of malware such as adware are difficult to detect. In addition, existing engines incur increased service provider costs due to the cost of server farm, and the user layer suffers from problems where availability and real-timeness are not guaranteed. To address these problems, we propose an analysis system that performs on-device malware detection through transfer learning, which requires only one-time communication with the server. In addition, The system has a complete process on the device, including decompiler, which can distribute the load of the server system. As an evaluation result, it shows 90.3% accuracy without transfer learning, while the model transferred with adware catergories shows 95.1% of accuracy, which is 4.8% higher compare to original model.
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머신러닝 기반의 자동화된 소스 싱크 분류 및 하이브리드 분석을 통한 개인정보 유출 탐지 방법
심현석(Hyunseok Shim),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.4
안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다. The Android framework allows apps to take full advantage of personal information through granting single permission, and does not determine whether the data being leaked is actual personal information. To solve these problems, we propose a tool with static/dynamic analysis. The tool analyzes the Source and Sink used by the target app, to provide users with information on what personal information it used. To achieve this, we extracted the Source and Sink through Control Flow Graph and make sure that it leaks the user"s privacy when there is a Source-to-Sink flow. We also used the sensitive permission information provided by Google to obtain information from the sensitive API corresponding to Source and Sink. Finally, our dynamic analysis tool runs the app and hooks information from each sensitive API. In the hooked data, we got information about whether user’s personal information is leaked through this app, and delivered to user. In this process, an automated Source/Sink classification model was applied to collect latest Source/Sink information, and the we categorized latest release version of Android(9.0) with 88.5% accuracy. We evaluated our tool on 2,802 APKs, and found 850 APKs that leak personal information.
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EPDM/Bottom Ash 복합재료의 형태학 및 물리적 특성
김영호(Yeongho Kim),심현석(Hyunseok Shim),이민호(Minho Lee),민병훈(Byong Hun Min),김정호(Jeong Ho Kim) 한국청정기술학회 2013 청정기술 Vol.19 No.3
EPDM 고무는 여러 가지 용도에 많이 사용되고 있는 소재이다. 화력발전소의 소각로에서 부산물로 발생하는 버텀애쉬(bottom ash)는 플라이애쉬(fly ash)와는 달리 재활용이 거의 되지 않고 있는데, 본 연구에서는 버텀애쉬 및 탈크를 포함하는 EPDM 복합소재를 roll-mill을 이용하여 제조한 후, 기계적, 열적, 전기적 및 경화 특성 등을 분석하였다. 또한 주사전자현미경(scanning electron microscopy, SEM)을 이용하여 복합재료의 모폴로지를 관찰하였다. 일부의 버텀애쉬는 계면활성제를 이용하여 개질한 후 EPDM 복합재료를 제조하여 개질의 효과를 조사하였다. 결과로 개질된 버텀애쉬 및 탈크를 포함하는 EPDM 복합재료는 우수한 인장 강도 및 인장 탄성률을 나타내었다. EPDM 복합재료의 체적 저항은 10<SUP>14</SUP> Ωcm 이상으로 전기 절연체로서 저항 임계치를 만족하였고, 열적 물성 결과 버텀애쉬 및 탈크가 EPDM의 열적 안정성을 높여 주는 것으로 확인되었다. Ethylene propylene diene terpolymer (EPDM) has been usually used for various applications. Bottom ash generated in thermoelectric power plant is hardly recycled. In this study, EPDM/bottom ash/talc composites were prepared by using roll-mill. Bottom ashes obtained from thermoelectric power plant were modified using surfactant. The processing materials used in this study were antioxidant, processing oil, cross-linking co-agent and softening agent. Morphology and physical properties of EPDM composites are investigated by using SEM, TGA, UTM and Rheometer. As a result, when modified ash and talc are added to EPDM composites, the tensile strength and modulus of EPDM composites were remarkably enhanced.
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안드로이드 저장소 취약점을 이용한 악성 행위 분석 및 신뢰실행환경 기반의 방어 기법
김민규(Minkyu Kim),박정수(Jungsoo Park),심현석(Hyunseok Shim),정수환(Souhwan Jung) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.1
휴대폰 이용 시 앱 또는 웹 기반 어플리케이션을 이용하여 파일 다운로드 시, 다운로드 되는 파일들은 어플리케이션 마다 특정 디렉토리에 저장하도록 기본 경로가 설정되어 있다. 파일 관리자를 비롯하여 저장소로 접근이 필요한 여러 어플리케이션들은 여러 기능들과 서비스를 제공하기 위해, 저장소의 읽기 및 쓰기 권한을 요구한다. 이는 다운로드 경로에 직접 접근하여 사용자가 저장해놓은 수많은 중요 파일들에 직접 접근할 수 있게 됨을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 다운로드 된 파일들의 저장 공간의 보안 취약점을 이용한 공격 가능성을 증명하기 위해 암호화를 위장한 파일 탈취 어플리케이션 기능을 개발하였다. 암호화를 진행한 파일은 암호화됨과 동시에 백그라운드에서는 해커에게 E-mail을 통해 전송된다. 개발한 어플리케이션을 악성 분석 엔진인 VirusTotal을 이용하여 검사한 결과, 74개의 엔진 모두에서 악성 앱으로 탐지되지 않았다. 최종적으로 본 논문에서는 이러한 저장소 취약점을 보완하기 위한 신뢰실행 환경 기반의 방어 기법과 알고리즘을 제안한다. When downloading files using an app or web-based application on the user’s mobile phone, the path is set to be saved in the pre-defined default directory. Many applications requiring access to storage, including file managers, require a write or read permission of storage to provide numerous functions and services. This means that the application will have direct access to the download folder where the numerous files downloaded. In this paper, to prove our feasibility of attack using the security vulnerabilities mentioned above, we developed a file hacking function disguised as an encryption function in the file management application. The file that encrypted will be sent to hackers via E-mail simultaneously on the background. The developed application was evaluated from VirusTotal, a malicious analysis engine, was not detected as a malicious application in all 74 engines. Finally, in this paper, we propose a defense technique and an algorithm based on the Trusted Execution Environment (TEE) to supplement these storage vulnerabilities.
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