시스템 API 호출 순서 정보를 통한 안드로이드 악성 코드 패밀리 분류 기법
Android Malware Family Classification Techniques Using System API Call Sequence Data
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초록
오늘날 모바일 기기는 필수적인 도구로 자리 잡았으며, 보안 중요성도 증가하고 있다. 이에 따라, 안드로이드 시스템에서 API 호출 정보를 활용한 악성코드 탐지 및 분류 방법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 시스템 API 호출 순서 정보를 활용하여 악성코드의 행동 패턴을 분석하고, 유사한 변수명과 기술을 사용하는 악성코드를 대상으로 Dynamic Time Warping (DTW) 알고리즘을 기반으로 악성코드 패밀리를 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 더 정확한 순서 정보를 활용하여 각 패밀리의 특징을 추출하며, 이를 통해 악성코드 패밀리 분류의 정확도를 높인다. 향후, 많은 데이터셋을 확보하여 시스템 API 호출 순서 정보를 수집하여 머신러닝에 적용하거나 정적 분석과 병행하여 분류를 진행하는 연구를 수행하고자 한다.
Abstract
Today, mobile devices have become ubiquitous and have a large user base. The importance of security for these mobile devices is growing. To this end, classification and detection methods using Android system API call data have been actively researched. Our proposed classification system API call sequence data to analyze the behavior patterns of malicious codes that exhibit similar variable names and techniques. We establish classification criteria based on the DTW algorithm for each family, enabling more accurate classification of malicious code families. In the future, we plan to acquire more datasets to collect system API call sequence data information and apply it to machine learning or conduct research on classification in parallel with static analysis.