연구 주제: 안드로이드 앱의 인텐트 대상으로 트랜스포머 모델을 활용한 입력 생성, 트랜스포머 기반 Symbolic Execution 연계, 트랜

1. 연구 필요성

안드로이드 앱의 보안은 최근에 중요한 이슈가 되고 있으며, 인텐트(인텐트 객체를 통해 앱 내에서 다른 구성 요소 간의 상호작용을 제어하는 메커니즘)나 API 호출을 대상으로 하는 공격은 특히 심각한 문제로 떠오르고 있습니다. 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 자동화된 입력 생성 및 퍼징 기법은 기존의 분석 기법보다 더 정교하고 효과적으로 악성코드를 탐지하고 취약점을 발견하는 데 유리할 수 있습니다.

• 안드로이드 보안의 중요성: 안드로이드 앱의 보안 취약점을 발견하는 것이 매우 중요합니다. 앱의 인텐트나 API 호출은 중요한 보안 취약점을 가질 수 있는 경로로, 이를 정확히 탐지하는 방법론이 필요합니다.
• 기존 퍼징 기법의 한계: 기존의 퍼징 기법은 코드의 구조나 동적 동작을 완벽하게 고려하지 못하는 경우가 많습니다. 트랜스포머 기반 모델을 통해 더 정교하고 지능적인 입력 생성 및 퍼징을 수행할 수 있습니다.
• 트랜스포머 모델의 활용 가능성: 트랜스포머는 특히 시퀀스 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보이며, 안드로이드 앱의 인텐트 처리 흐름이나 API 호출 시퀀스를 모델링하는 데 적합합니다.
• Symbolic Execution과의 연계: Symbolic Execution은 코드 내에서 경로 탐색을 하며, 실행되는 값이 무엇일지에 대한 추론을 통해 악성 입력을 생성합니다. 이를 트랜스포머 모델과 결합하여 더욱 고도화된 보안 분석을 할 수 있습니다.

2. 연구 의미

• 자동화된 보안 분석: 트랜스포머 기반의 모델을 사용하면 안드로이드 앱의 동작을 이해하고, 효율적으로 공격 경로를 탐지할 수 있습니다. 이는 보안 연구자에게 중요한 도구가 될 수 있습니다.
• 보안 취약점 발견: 앱의 인텐트나 API 호출 시퀀스를 타겟으로 한 퍼징을 통해 기존의 방법으로는 찾기 어려운 취약점을 발견할 수 있습니다. 트랜스포머 기반의 모델은 이를 자동화하고 최적화된 입력을 생성하여 취약점을 발견하는 데 유리합니다.
• Symbolic Execution을 통한 경로 탐색: 트랜스포머와 Symbolic Execution을 결합함으로써 기존의 퍼징 기법이 처리하지 못하는 복잡한 경로를 탐색하고, 실제로 유효한 공격 경로를 추적할 수 있습니다.
• 트랜스포머 기반의 효율성: 트랜스포머는 학습된 시퀀스를 바탕으로 적절한 입력을 자동으로 생성하므로, 사람의 개입 없이도 많은 양의 테스트 케이스를 효율적으로 생성하고 분석할 수 있습니다.

3. 연구 방법 및 절차

1. 연구 환경 설정

• 안드로이드 앱 분석 환경: 연구를 위해 안드로이드 앱을 분석할 수 있는 환경을 준비합니다. 이를 위해 Android Emulator나 실제 디바이스를 사용할 수 있습니다.
• 안드로이드 앱 인텐트 분석: 앱의 인텐트 처리 흐름을 추적하고, 앱의 기능을 이해하여 인텐트 대상에 대한 연구를 시작합니다.
• API 탐색 및 분석: 앱 내에서 사용되는 다양한 API 호출을 추적하고, 각 API가 수행하는 동작을 분석합니다.

2. 트랜스포머 모델 준비

• 시퀀스 데이터 준비: 앱의 인텐트 처리 흐름과 API 호출 시퀀스를 시퀀스 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력으로 사용합니다. 이때 앱의 동작을 모델링할 수 있는 정확한 시퀀스 정보가 중요합니다.
  • 예를 들어, 인텐트 호출 시퀀스나 API 호출 시퀀스를 추출하여 이들 데이터를 입력으로 준비합니다.
• 트랜스포머 모델 학습: 트랜스포머 모델을 사용하여 입력 시퀀스를 학습합니다. 이 모델은 앱의 인텐트 흐름이나 API 호출 시퀀스를 이해하고, 다음에 실행될 수 있는 입력을 예측할 수 있도록 훈련됩니다.

3. Symbolic Execution 연계

• Symbolic Execution 준비: Symbolic Execution 도구를 사용하여 앱 코드 내에서 실행 가능한 경로를 추적합니다. 이를 통해 다양한 조건에 따른 변수 값 추적 및 실행 경로 탐색을 수행합니다.
• 트랜스포머 모델과 연계: 트랜스포머 모델을 사용하여 Symbolic Execution에서 추출한 경로를 기반으로 입력을 생성하거나, 예측한 시퀀스를 Symbolic Execution에 전달하여 더 구체적이고 복잡한 경로를 탐색합니다.
  • 트랜스포머 모델은 다양한 조건을 가진 입력을 자동으로 생성하여, 실제 공격 경로를 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4. API 퍼징 (Fuzzing)

• 퍼징 설정: 안드로이드 앱 내에서 중요한 API 함수를 식별하고, 이들을 대상으로 퍼징을 실행합니다.
• 트랜스포머 기반 입력 생성: 트랜스포머 모델을 사용하여 API 호출 시퀀스에 적합한 테스트 입력을 생성하고, 이를 API에 제공하여 취약점을 발견합니다.
• 퍼징 전략: 트랜스포머는 단순히 랜덤한 입력을 생성하는 대신, 패턴을 학습하여 보다 지능적인 입력을 생성합니다. 예를 들어, 앱의 기능적 흐름에 맞는 정상적인 API 호출 시퀀스를 유지하면서 의도적인 공격 시나리오를 구성할 수 있습니다.

5. 결과 분석 및 평가

• 퍼징 결과 분석: 트랜스포머 모델을 활용하여 생성된 입력을 사용해 퍼징을 실행하고, 앱의 반응을 분석합니다. 만약 예외나 크래시가 발생하면, 이를 취약점으로 판단할 수 있습니다.
• 성능 평가: 트랜스포머 모델이 생성한 입력의 효율성과 정확성을 평가하고, 기존 퍼징 기법과 비교합니다. 이를 통해 트랜스포머 모델을 활용한 보안 테스트의 효율성을 입증할 수 있습니다.

6. 결과 개선 및 최적화

• 입력 생성 최적화: 트랜스포머 모델을 반복적으로 학습시키고, 입력 생성 방식을 최적화하여 더욱 효율적인 공격 탐지를 할 수 있도록 개선합니다.
• 테스트 및 검증: 여러 종류의 안드로이드 앱을 테스트하여 다양한 상황에서의 트랜스포머 모델의 일반화 능력을 평가합니다.

결론

트랜스포머 기반의 자동화된 입력 생성과 API 퍼징, 그리고 Symbolic Execution의 결합은 안드로이드 앱의 보안을 강화하는 데 중요한 방법론이 될 수 있습니다. 이 연구는 트랜스포머 모델의 강력한 시퀀스 처리 능력을 활용하여, 앱의 인텐트와 API 호출을 정교하게 퍼징하고, 취약점을 탐지하는 고도화된 기술을 제시합니다.