안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열 분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화 할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.
This paper proposes a string analysis based system for classifying Android Apps that may access so called harmful sites, and shows an experiment result for real Android apps on the market. The system first transforms Android App binary codes into Java byte codes, it performs string analysis to compute a set of strings at all program points, and it classifies the Android App as bad ones if the computed set contains URLs that are classified because the sites provide inappropriate contents. In the proposed approach, the system performs such a classification in the stage of distribution before installing and executing the Apps. Furthermore, the system is suitable for the automatic management of Android Apps in the market. The proposed system can be combined with the existing methods using DNS servers or monitoring modules to identify harmful Android apps better in different stages.
