닫기
Loading..

전자정보연구정보센터 ICT 융합 전문연구정보의 집대성

학술대회 프로시딩

홈 홈 > 연구문헌 > 학술대회 프로시딩 > 한국인터넷정보학회 학술발표대회 > 2014년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

2014년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

Current Result Document : 1 / 1

한글제목(Korean Title) 안드로이드에서 견고한 추천시스템을 통한 신뢰성 높은 소셜 네트워크 서비스
영문제목(English Title) Toward trustworthy social network services - A robust design of recommender systems on Android
저자(Author) 오하영   장재욱   김휘강   Hayoung Oh   Jae-wook Jang   Huy Kang Kim  
원문수록처(Citation) VOL 15 NO. 02 PP. 0135 ~ 0136 (2014. 10)
한글내용
(Korean Abstract)
소셜 네트워크 서비스는 친구, 영화 및 다양한 엔터테인먼트관련 정보 등을 추천해주는 추천시스템 (Recommender Systems : RSs)을 기반으로 동작한다. 최근, 스마트 폰의 확산은 소셜 네트워크 서비스를 위한 기반 환경을 조성하였고, 단말기간 통신을 통해 앱을 서로 주고받을 수 있는 안드로이드 플랫폼의 시장 점유율 확대는 소셜 네트워크 서비스 발전을 한층 더 현실화 시켰다. 기존 추천시스템 관련 연구에서는 마켓에 등록된 상품 (item)들은 모두 정상이라고 가정하고 공격자는 상품 별 평점(rating value)을 새로 추가하거나 기존의 값을 변경하여 push 혹은 nuke공격을 수행할 수 있다고 가정했다. 하지만 안드로이드 환경에서의 상품인 앱(App)은 다소 미흡한 구글 마켓의 보안정책으로 인하여 악성 앱도 될 수 있다.
악성 앱 탐지관련 기존 연구들은 수집된 데이터의 카테고리, Download 수 및 rating의 변화 등의 소셜 네트워크 특성을 고려하지 않고 단순히 유사도 비교, 시그니쳐 기법 및 툴 기반 특성 분류기법등을 활용하여 악성 앱을 분류했다. 하지만 추천시스템 및 소셜 네트워크 서비스를 고려한다면 악성 앱 공격자는 download의 수, rating 값 및 앱 카테고리 정보 등의 RSs의 정보를 인지하여 소스 코드 자체에 악성코드를 심어서 계층 조직적으로 공격할 수있다. 본 논문에서는 기존 앱 탐지 기법들과 달리 RSs관련 실제 데이터 기반 구현을 통해 downloads의 수, rating values값 및 앱 카테고리 분류 등에서 악성 앱의 비중을 처음으로 보여주고 견고한 추천시스템을 통한 신뢰성 높은 소셜 네트워크 서비스 기법의 연구의 필요성을 도출한다.
영문내용
(English Abstract)
키워드(Keyword)
원문 PDF 다운로드