A Review on Android Malware Detection Using Deep Learning
Nae-Joung Kwak, Byoung-Yup Lee · The Journal of the Korea Contents Association · 2024
스마트폰의 증가와 함께 모바일 앱의 사용 역시 크게 늘어가고 있다. 그 중 안드로이드 OS 기반 스마트폰 사용자의 시장 점유율이 1위를 차지하고 있다. 또한 안드로이드의 개방성으로 인해 안드로이드에 대한 악성코드 역시 빠르게 늘어나고 있다. 따라서 안드로이드 악성코드 탐지 및 방어는 안드로이드 애플리케이션 보안의 핵심이다. 안드로이드 악성코드를 수동으로 탐지하는 다양한 방법이 연구되었지만 악성코드에 대한 효과적인 대응이 이루어지지 못하고 있어 악성코드를 신속하게 분석 및 탐지 할 수 있는 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 그래서 자동으로 안드로이드 악성코드 탐지를 위한 방법이 제안 되었다. 딥러닝은 원시데이터를 입력하면 특징이 자동 추출되고 특징을 학습할 수 있다. 최근 몇 년동안 딥러닝이 안드로이드 악성코드의 자동 탐지에 적용되어 우수한 성능을 입증했다. 그러나 딥러닝을 적용한 안드로이드 악성코드 탐지의 최신 연구 결과에 관한 소개가 부족하다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 안드로이드 악성코드 탐지 기법을 소개한다.