명상준 김강석 2022-03 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37612 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002821690 모바일 악성 앱이 급증하고 있으며, 전 세계 모바일 OS 시장의 대부분을 차지하고 있는 안드로이드가 모바일 사이버 보안 위협의 주요 대상이 되고 있다. 따라서 빠르게 진화하는 악성 앱에 대응하기 위해 인공지능 구현기술 중 하나인 기계학습을 활용한 악성 앱 탐지 기법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 악성 앱의 탐지 성능을 향상할 수 있는 특성 선택 및 특성 추출을 이용한 특성 선별 방법을 제안하였다. 특성 선별 과정에서 특성 개수에 따라 탐지 성능이 향상되었으며, 권한보다 API가 상대적으로 좋은 탐지 성능을 보였고, 두 특성을 조합하면 평균 93% 이상의 높은 탐지 정밀도를 보여 적절한 특성의 조합이 탐지 성능을 높일 수 있음을 확인하였다. Kor 중소기업융합학회 선별된 특성 정보를 이용한 안드로이드 악성 앱 탐지 연구 A Study on Android Malware Detection using Selected Features Article 24 3 17 융합정보논문지 12 융합정보논문지, Vol.12 No.3, pp.17-24 10.22156/CS4SMB.2022.12.03.017 Android Malware Machine Learning Feature Selection Feature Extraction Information Security 안드로이드 악성 앱 기계학습 특성 선택 특성 추출 정보 보안 Article