모바일 안티바이러스의 정의 및 필요성
모바일 안티바이러스는 모바일기기에서 악성 앱이나 의심스러운 위협 행위를 탐지 및 차단하기 위한 용도로 사용되는 제품을 말합니다. 모바일기기의 운영체제 중 안드로이드(Android)는 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있으며, “StatCounter”에 따르면 전 운영체제 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 보이는 것으로 나타났습니다. 이렇게 안드로이드가 가장 많이 사용되는 이유는 다른 운영체제와 달리 GPL 라이선스의 오픈소스 플랫폼으로 개발자들이 소스 코드를 자유롭게 수정하거나 개선할 수 있어 다양한 기능이 탑재될 수 있었고, 운영체제의 최적화를 통해 많은 사용자를 확보할 수 있었기 때문입니다.
그림 1. 전체 운영체제 시장 점유율(출처 : StatCounter)
하지만, 시장 점유율이 높고 오픈소스 기반의 운영체제인 만큼 해커들에게는 더할 나위 없이 좋은 먹잇감으로 인식되고 있습니다. 이렇게 안드로이드 스마트폰을 위협하는 악성 앱은 다양한 형태와 목적으로 개발되고 있으며, 공격하는 방식에 따라 크게 6가지 종류로 나눌 수 있습니다.
| • 트로이 목마(Trojan) – 알려진 앱에 숨겨져 사용자의 기기에 설치되어 정보를 수집하거나 악성 행위를 수행 • 랜섬웨어(Ransomware) – 시스템을 잠그거나 데이터를 암호화해 사용할 수 없도록 만든 뒤, 이를 인질로 금전을 요구 • 스파이웨어(Spyware/Worm) – 사용자의 행동을 모니터링하고 민감한 정보를 수집 • 안드로이드 뱅킹 트로이 목마(Banking Trojan) – 금융 거래에 관여하여 사용자의 은행 계좌 정보를 탈취 • 안드로이드 다운로더(Downloader on Android) – 악성 앱을 설치한 후에 추가적인 악성코드를 다운로드하고 실행 • 앱 스토어 및 유명 앱 모방(Fake App) – 공식적인 앱 스토어를 모방하거나 인기 있는 앱을 모방하여 사용자로 하여금 악성 앱을 다운로드하게 유도 |
이러한 다양한 유형의 악성 앱을 방어하기 위한 모바일 안티바이러스의 탐지 방식은 기존 PC용 안티바이러스와 크게 다르지 않습니다. 다만 모바일 안티바이러스는 모바일 기기의 부족한 배터리와 제한된 리소스 등의 문제로 인해 PC용 안티바이러스 보다 경량화한 탐지 방식이나 악성 앱의 메타 데이터를 클라우드 분석 서버로 전송하는 중앙 집중 탐지 방식을 따르고 있습니다. 이에 오탐 문제와 악성 앱의 특성에 따라 잘못된 메타 데이터 전송으로 인한 미탐과 같은 문제가 종종 발생하고 있습니다. 따라서 저희 연구팀은 이러한 문제점과 모바일기기라는 특징을 기반으로 하여 테스트 시나리오를 개발(수립)하여 모바일 안티바이러스의 기능 및 성능 분석을 진행하였습니다.
모바일 안티바이러스는 무엇이 중요할까요?
1. 사용자 경험 (User Experience, UX) 중심의 설계
모바일 안티바이러스의 사용자 경험은 중요한 요소 중 하나입니다. 사용자들은 편리하고 직관적인 사용자 경험을 원하기 때문에 모바일 안티바이러스는 사용자의 요구사항을 고려하여 직관적이고 효율적인 인터페이스를 제공하고 앱의 반응 속도와 안정성을 고려해야 합니다.
2. 플랫폼 및 기기 호환성
모바일 안티바이러스는 다양한 운영체제(iOS, Android 등)와 기기(스마트폰, 태블릿 등)에서 동작하도록 제공되어야 합니다. 다양한 플랫폼에 대한 호환성을 고려하여 안정적으로 동작되도록 해야하며, 다양한 기기의 화면 크기와 해상도에 대한 호환성도 고려해야 합니다.
3. 성능 최적화
제한된 하드웨어 자원(메모리, 배터리, 네트워크 대역폭 등)을 가지고 동작하는 모바일 안티바이러스는 성능에 대한 최적화가 필요합니다. 백그라운드 작업에 대한 리소스 점유를 최적화하고, 네트워크 요청을 최적화하는 등의 작업을 통해 불필요한 메모리 사용 및 배터리 소모를 최소화해야 합니다.
4. 악성 앱 탐지 성능
악성 앱을 탐지하는 성능은 모바일 안티바이러스에서 가장 중요한 요소입니다. 사용자의 개인정보나 결제 정보 등 모바일 내에서 민감한 정보를 취급하는 경우가 매우 많기 때문에 이를 탈취하고 악성 행위를 수행하는 악성 앱을 차단하기 위한 탐지 성능은 필수적인 요소임에 틀림이 없습니다.
5. 지속적인 업데이트와 유지보수
새로운 악성 앱 및 보안 취약점에 대응하기 위하여 모바일 안티바이러스는 엔진을 업데이트하고 성능을 향상시키기 위한 지속적이고 자동화된 유지보수가 필요합니다.
이처럼 모바일 안티바이러스는 다양한 중요 요소가 존재하기 때문에 최대한 이런 요소가 포함되도록 모바일 안티바이러스 기능 및 성능 평가 항목을 개발(수립)하였습니다. 또한 금융 관련 기관과 보안 관련 기관, 자체 크롤링 시스템을 통해 확보된 악성 앱을 활용하여 MicroSD 메모리 검사, 대량의 악성 앱 검사, 최근 수집된 악성 앱 검사 등 기존 모바일 안티바이러스 인증 기관 등에서 시도하지 않은 테스트 방식을 도입하여 모바일 안티바이러스의 기능 및 성능 분석을 수행하였습니다.
기능 및 성능 분석에 대상이 될 모바일 안티바이러스의 선택 기준은 다음과 같습니다.
| • (기준1) Google Play 내 국내 인지도 및 다운로드가 높은 안티바이러스 기준 선정 • (기준2) 별점 3.5 이상의 신뢰성 있는 제품 • (기준3) Android 운영체제 및 태블릿 설치가 가능한 제품 |
3가지의 선택 기준을 통해 아래와 같이 V3 Mobile Security, 알약M, ESET Mobile Security, SK쉴더스 Mobile Guard 등 10개의 모바일 전용 안티바이러스를 선정하였습니다.
표 1. 모바일 안티바이러스 버전
| 모바일 안티바이러스명 | 버전 | 모바일 안티바이러스명 | 버전 |
| V3 Mobile Security | 3.8.0.9 | Norton 360 | 5.76.0.231201002 |
| 알약M | 3.0.4.7 | Avira Antivirus Security | 7.22.0 |
| ESET Mobile Security | 8.2.15.0 | Bitdefender Mobile Security | 3.3.224.2368 |
| SK쉴더스 Mobile Guard | 23.1.2 | Kaspersky Standard | 11.109.4.11153 |
| Avast Mobile Security | 23.24.0 | Malwarebytes Mobile Security | 5.3.4 |
금융 관련 기관과 보안 관련 기관, 자체 크롤링 시스템에서 수집된 악성 앱은 평가 시나리오에 따라 다음과 같이 총 6개의 샘플 그룹으로 구성하여 모바일 안티바이러스의 기능 및 성능을 분석하였습니다.
| • (샘플1) 피싱, 스파이웨어, 금융 등 악성 유형별 수집된 악성 앱 1,000개 • (샘플2) 랜덤 샘플링하여 선정한 최근 3년간 발생한 악성 앱 10,000개 • (샘플3) 최근 1년 이내 발생 된 악성 앱 1,000개 • (샘플4) 3년간 발생한 금융 피싱 관련 악성 앱 5,000개 • (샘플5) 3개월 이내 발생 된 금융 관련 악성 앱 100개 • (샘플6) 1개월 이내 발생 된 악성 앱 140개 |
그림 2. (상) 모바일 안티바이러스 테스트 환경, (하) 테스트 소프트웨어(Controller/Agent)
모바일 안티바이러스의 테스트 환경은 보이는 [그림2(상)]와 같이 방화벽 2개를 통해 내･외부를 완벽히 분리(클라우드 등 분석을 위한 네트워크 허용)하였고, 방화벽 내 네트워크 안에는 명령어 전달 및 악성 앱을 전달하는 컨트롤러와 각 모바일 디바이스에 연결된 PC 10대를 구축하였습니다. 기능 및 성능 분석에 사용될 테스트 PC와 모바일 디바이스는 모두 동일한 스펙의 하드웨어와 OS를 사용하였고 자세한 사항은 [표 1]과 같습니다. 또한 사람의 개입을 최소화하기 위해 [그림2(하)]와 같이 컨트롤러부터 전달받은 명령어(ADB) 수행과 악성 앱 전달을 위한 명령 수행 소프트웨어(Controller/Agent)를 자체 개발하여 테스트를 진행하였습니다. Controller와 Agent는 PC를 통해 악성 앱에 대한 다운로드 및 설치 등을 각각의 모바일 디바이스 대상으로 동시에 진행할 수 있고, 각 PC가 수행한 명령어와 전송받은 파일에 대한 테스트 로그를 DB에 저장할 수 있습니다.
표 2. 모바일 안티바이러스 테스트 장치 스펙
| PC | Mobile Device | ||
| CPU | i5-12400 | Product | Samsung Galaxy Tab A7 Lite |
| Memory | 16GB | Internal Memory | 32GB |
| Storage | SSD 500GB | External Memory | SD Card 128GB |
| OS | Windows10 Pro(64bit) | OS | Android 13 |
모바일 안티바이러스의 탐지 성능과 기능 평가를 위한 평가 기준 수립 및 주요 시험
모바일 안티바이러스의 기능 및 성능 분석을 위해 총 50개의 평가 기준을 수립하였으며, 이 기준은 국내 “소프트웨어 기술성평가 지침＂과 국외 안티바이러스 인증기관의 평가 항목을 참고하여 개발하였습니다. 주요한 6개의 시나리오를 바탕으로 세부적인 14개의 성능 테스트를 수행하였으며, 그 밖에도 약 36개의 부가 기능 여부를 검증하였습니다. 또한, 해당 실험에서 사용된 악성 앱 중 일부는 국내에서만 발견된 금융 관련(보이스피싱, Fake App 등)을 활용하여 성능 테스트를 진행했습니다.
표 3. 모바일 안티바이러스 성능 및 기능 평가 항목
| 평가부문 | 평가항목 | 평가 기준 |
| 기능성 | 정확성 | (1) 악성 앱 설치(1,000개)를 통한 실시간 탐지 정확도 |
| (2) 악성 앱 10,000개 수동 검사 탐지 정확도 테스트 (최근 3년) | ||
| (3) 최근 1년 이내 발생 된 악성 앱(1,000개) 탐지 정확도 테스트 (22년 7월 ~) | ||
| (4) 3년간 발생한 금융 피싱 관련 악성 앱(5,000개) 탐지 정확도 테스트 | ||
| (5) 3개월(23년 8월) 이내 발생 된 금융 관련 악성 앱(100개) 탐지 정확도 테스트 | ||
| (6) 1개월 이내(23년 11월) 이내 발생 된 악성 앱(140개) 탐지 정확도 테스트 | ||
| 신속성 | (7) 악성 앱 10,000개 수동 검사 탐지 “(2)” 테스트 속도 | |
| (8) 최근 1년 이내 발생 된 악성 앱(1,000개) “(3)” 테스트 속도 | ||
| (9) 3년간 발생 된 금융 피싱 관련 악성 앱(5,000개) “(4)” 테스트 속도 | ||
| (10) 3개월(23년 8월) 이내 발생 된 금융 관련 악성 앱(100개) “(5)” 테스트 속도 | ||
| (11) 1개월 이내(23년 11월) 발생 된 악성 앱(140개) “(6)” 테스트 속도 | ||
| 자원효율성 | 배터리 사용량 | (12) 실험 “(4)” 검사시 배터리 잔량 방법 : 100% 충전후 3분간 악성코드 5,000개에 대한 백신 검사를 돌렸을 때 배터리 잔량을 확인 |
| (13) 백신 백그라운드 모드 배터리 잔량 방법 : 100% 충전후 72시간 경과후 배터리 잔량을 확인 | ||
| 온도 | (14) 실험 “(4)” 검사시 온도 체크 방법 : 3분간 악성코드 5,000개에 대한 백신 검사를 돌렸을 때 온도 변화량 확인 | |
| 사용성 | 사용자 학습 용이성 | (15) 제품에 대한 지원언어는 몇 개인가? |
| (16) 제품에 대한 매뉴얼을 제공하는가? | ||
| 입력데이터지원 | (17) 간편 및 정밀 검사 시 검사 대상을 지정하는 방법(또는 추가 옵션)은 몇 가지인가? (ex. 이메일 파일, 기타 폴더, 압축 파일 등) | |
| 진행상태 파악 용이성 | (18) 수행하는 작업(검사)의 진행상태를 쉽게 파악할 수 있도록 UI/UX를 제공하는가? | |
| 설치 환경적합성 | (19) 설치 시 다른 외부 프로그램의 설치를 유도하지 않는가? | |
| 설치제거 용이성 | (20) 정상적으로 제품 설치 및 제거가 되는가? | |
| 보고서생성 | (21) 탐지 및 검역결과 보고서가 파일로 생성되어 제공되는가? | |
| 사용자 정의탐지/검사 | (22) 사용자가 탐지/검사에서 특정 조건(폴더, 파일명, 확장자, 탐지명 등)을 제외하여 검사할 수 있는가? | |
| 실시간 탐지 | (23) 실시간 탐지 시 특정 위치(전체 시스템, 특정 폴더 등)를 지정해 탐지할 수 있는가? | |
| 부가기능 | 수동 검사 | (24) 실시간 탐지 후 탐지된 악성코드에 대한 조치(검역소, 삭제)를 설정할 수 있는가? |
| (25) 안티바이러스에서 제공하는 수동 검사 방법은 몇 가지가 있는가? | ||
| (26) 수동 검사 시 특정 위치(파일, 드라이브, 특정 폴더 등)를 지정하여 검사할 수 있는가? | ||
| (27) 예약 검사 기능이 있는가? | ||
| 네트워크보안 | (28) 유해 사이트 차단하거나 사용자 정의 사이트를 관리할 수 있는가? | |
| (29) 특정 네트워크 기반의 침입(스푸핑, 원격 등)을 방지하거나 탐지할 수 있는가? | ||
| (30) VPN 또는 Proxy 기능이 있는가? | ||
| (31) WiFi 관리 기능이 있는가? | ||
| 시스템보안 | (32) 최근 설치 된 앱 기록을 확인할 수 있는가? | |
| (33) 피싱 전용 탐지 또는 차단 기능(URL, SMS, Email) 이 있는가? | ||
| (34) 오래된(사용하지 않는) 앱 정리 기능 및 차단 기능이 있는가? | ||
| (35) 앱 권한 관리 기능(위치, 마이크, 연락처, 통화기록, 메시지 등)이 있는가? | ||
| (36) 앱 잠금 기능이 있는가? | ||
| (37) OS 변조 및 루팅 여부 확인 기능이 있는가? | ||
| 개인정보보호 | (38) 정크 파일 삭제 기능이 있는가? | |
| (39) 인터넷 사용 기록을 삭제할 수 있는가? | ||
| (40) 사용자의 흔적(최근 열어본 파일, 실행 문서 목록 등)을 삭제할 수 있는 기능이 있는가? | ||
| (41) 인터넷 뱅킹 관리(뱅킹 앱 위변조 확인) 기능이 있는가? | ||
| (42) 지불 정보 관리(전자결제 Paypal 등 ) 기능이 있는가? | ||
| 기타 | (43) QR 스캐너 검사 기능이 있는가? | |
| (44) 탐지에서 예외 처리 할 수 있는 기능이 있는가? | ||
| (45) 스마트폰 메모리 정리 기능이 있는가? | ||
| 공급업체지원 | 유지관리 | (46) 주기적인 제품 업데이트 및 기능 추가가 지속해서 이루어지고 있는가? |
| 업데이트 주기설정 | ||
| (47) 엔진(DB) 업데이트를 자동 또는 수동으로 사용자가 제어할 수 있는가? | ||
| 문제진단 및 지원 | (48) 홈페이지 또는 안티바이러스 제품 내 Q&A 또는 FAQ를 운영하여 대응하는가? | |
| (49) 홈페이지 내 한국어로 기술지원이 가능한가? | ||
| (50) 문제 발생시 신속 대응 가능한 연락 체계 또는 서비스(챗봇 등)를 가지고 있는가? |
모바일 안티바이러스 성능 및 분석 결과
모바일 안티바이러스의 주요 분석 항목이며, 정량적 평가에 사용된 시나리오는 총 6개로 다음과 같습니다.
• (실험1) (실시간) 악성 앱 1,000개 설치를 통한 실시간 탐지 정확도 테스트
• (실험2) (로드테스트) 악성 앱 10,000개 수동 검사 탐지 정확도 테스트 (최근 3년)
• (실험3) (업데이트) 최근 1년 이내 발생 된 악성 앱(1,000개) 탐지 정확도 테스트 (22년 7월 ~)
• (실험4) (금융) 3년간 발생한 금융 피싱 관련 악성 앱(5,000개) 탐지 정확도 테스트
• (실험5) (트랜드) 3개월(23년 8월) 이내 발생 된 금융 관련 악성 앱(100개) 탐지 정확도 테스트
• (실험6) (트랜드) 1개월 이내(23년 11월) 발생 된 악성 앱(140개) 탐지 정확도 테스트
정량적 평가에 대한 분석 결과는 [표 3]과 같으며 10종의 모바일 안티바이러스 제품은 익명성을 위하여 순서 없이 A~J로 표기하였습니다.
표 4. 모바일 안티바이러스 정량적 평가 결과
| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | |
| 실험1 | 95.57% | 97.22% | 97.01% | 75.28% | 96.29% | 96.60% | 94.75% | 98.04% | 78.48% | 96.81% |
| 실험2 | 99.90% | – | 98.99% | 86.23% | 93.02% | – | 96.85% | 99.67% | 93.06% | 99.98% |
| 실험3 | 91.30% | – | 87.60% | 55.80% | 75.10% | – | 88.80% | 94.9% | 86.30% | 91.20% |
| 실험4 | 99.80% | – | 99.62% | 100% | 90.58% | – | 99.98% | 99.98% | 90.74% | 99.98% |
| 실험5 | 100% | – | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% |
| 실험6 | 85.71% | – | 91.43% | 87.86% | 90.00% | – | 91.43% | 90.71% | 32.86% | 90.71% |
[실험 1] 악성 앱 설치(1,000개)를 통한 실시간 탐지 정확도
Agent와 Controller를 통해 1,000개의 악성 앱을 장치에 실제 설치했을 경우 설치된 악성 앱을 얼마나 잘 탐지하는지를 테스트하였습니다. 1,000개의 악성 앱 중 29개의 악성 앱은 앱 자체 문제로 인하여 설치가 되지 않았으며 가장 많이 탐지된 악성 앱 유형은 트로이목마와 스파이웨어였습니다. 또한 악성 앱 4개의 경우는 1개 혹은 2개의 안티바이러스 제품에서만 탐지가 되어 해당 악성 앱을 수동 분석한 결과 정상 앱으로 판단되었습니다. 이는 안티바이러스 제품의 오탐인 것으로 추정됩니다.
[실험 2] 악성 앱 10,000개 수동 검사 탐지 정확도 테스트
최근 3년간 발생한 악성 앱 10,000개를 SD카드에 저장한 후 모바일 안티바이러스 SD카드 수동 검사를 실행하여 악성 앱의 탐지 성능을 테스트하는 실험입니다. 실험 결과 일부 모바일 안티바이러스의 경우 내부 메모리를 사용하여 검사를 진행하는데 내부메모리 부족으로 인하여 앱이 종료되는 현상이 있었으며, SD카드 검사 자체를 할 수 없는 제품도 존재했습니다. 또한 일부 제품의 경우 [실험 1]의 악성 앱 설치시 탐지 정확도보다 상승하는 경우도 발생했습니다. 이는 실시간 검사와 수동 검사의 차이로 추정됩니다.
[실험 3] 최근 1년이내 발생된 악성 앱 1,000개 탐지 정확도 테스트
최근 1년이내 발생된 악성 앱 1,000개에 대한 탐지 성능을 테스트하여 모바일 안티바이러스의 엔진의 업데이트가 얼마나 빠르게 이루어지는지를 확인하기 위한 실험입니다. 실험결과 일부 모바일 안티바이러스의 경우 [실험 2]의 탐지 정확도와 현저하게 차이가 있는 제품도 있었습니다. 이는 모바일 안티바이러스 엔진에 대한 업데이트 주기가 길다고 추정됩니다.
[실험 4] 3년간 발생한 금융 피싱 관련 악성 앱 5,000개 탐지 정확도 테스트
3년간 발생한 금융 피싱 관련 악성 앱 5,000개에 대한 탐지 성능을 테스트하여 결제정보 등 개인의 재산에 직접적으로 피해를 입힐 수 있는 민감한 정보 탈취를 얼마나 잘 막을 수 있는지 확인하기 위한 실험으로 대부분의 모바일 안티바이러스 제품들이 높은 탐지율을 보였습니다.
[실험 5] 3개월 이내 발생된 금융 관련 악성 앱 100개 탐지 정확도 테스트
해당 실험은 3개월 이내 금융 관련 기관에서 수집한 최근 발생한 금융 관련 악성 앱 100개에 대한 탐지 테스트입니다. 수집된 악성 앱은 알려지지 않거나 혹은 최근 국내에서 발생 된 금융 관련 악성 앱에 대한 탐지 정확도를 확인할 수 있는 실험이며, 방법은 [실험 2]와 동일하게 SD카드에 저장한 후 모바일 안티바이러스 SD카드 수동 검사를 통해 테스트를 진행하였습니다. 실험 결과 모든 안티바이러스 제품들이 탐지 정확도 100%를 보여 금융 관련 악성 앱에 대해서는 매우 빠른 대처가 이루어지는 것으로 추정됩니다.
[실험 6] 1개월 이내 발생된 악성 앱 140개 탐지 정확도 테스트
1개월 이내에 수집된 악성 앱에 대해 신속한 엔진 업데이트를 통해 효과적으로 탐지가 이루어지는지를 확인하기 위한 실험입니다. [실험 3]과 비교하여 [실험 6]의 경우 대체적으로 탐지 정확도가 증가한 것을 볼 때 대부분 제품이 빠른 대처를 하고 있는 것으로 나타났으나, 유독 한 제품의 경우는 탐지 정확도가 확연하게 낮아진 결과를 볼 수 있습니다. 이는 세부적으로 원인을 분석해 보아야겠지만, 단편적인 시각으로 볼 때 빠르게 엔진 업데이트가 되지 않아 발생한 결과로 추정할 수 있겠습니다.
글을 마치며
모바일 안티바이러스 제품의 궁극적인 목표는 모든 악성 앱을 탐지하여 모바일 디바이스(핸드폰, 태블릿 등)를 효과적으로 보호하는 것이라 할 수 있습니다. 하지만 본 포스팅에서 제시한 분석 결과만 보더라도 모든 악성 앱을 완벽히 막아낼 수 없다는 것은 자명한 사실입니다. 여러 모바일 안티바이러스 제품이 있듯이 각 제품마다 장점과 단점이 존재하기 때문에 저희 연구팀은 어떠한 제품이 가장 좋은 제품이라고 단정할 수 없지만 탐지 성능 측면에서 볼 때 미세한 우열은 존재한다고 판단하였습니다.
지속적으로 고도화 및 다양화 되는 사이버 위협에서 모바일 디바이스를 보호하기 위해서는 사용자 스스로 다음과 같은 사항을 체크하는 것이 중요하겠습니다.
| • 모바일 디바이스에 반드시 모바일 안티바이러스 제품을 설치하고 주기적으로 엔진 업데이트 및 검사할 것 • 비공식 소스나 불신할 만한 웹사이트에서 다운로드한 앱을 설치하지 말 것 • 앱이 적절한 기능과 관련없이 과도한 권한을 요구하는 경우 주의 깊게 검토할 것 • 불가피하게 공식 앱스토어 외의 사이트에서 앱을 설치할 경우 공식 앱의 이름과 아이콘을 비교하여 확인할 것 • 모바일 디바이스 부팅시 자동으로 시작되거나 백그라운드에서 실행되는 앱은 주의 깊게 확인할 것 • 앱의 개발자 정보, 평가, 리뷰가 부족할 경우 해당 앱의 설치를 다시 한번 고려해 볼 것 • 모바일 디바이스의 데이터 및 배터리 소모량이 급격히 증가한다면 모바일 안티바이러스 검사를 실행하여 확인할 것 |
저희 연구팀은 매년 PC 및 모바일 안티바이러스 제품을 평가하고 세부 결과를 상세히 공개할 계획에 있으니 많은 관심 가져주시면 감사하겠습니다.
Reference
[1] https://gs.statcounter.com/os-market-share
[2] (과학기술정보통신부 고시 제2021-98호)소프트웨어 기술성 평가기준 지침 일부개정
KAIST 사이버보안연구센터 사이버위협분석팀 연구원으로 데이터 수집 및 분석, 소프트웨어 테스팅 연구를 주로 수행하고 있다.
KAIST 사이버보안연구센터 사이버위협분석팀 연구원으로 악성코드 분석 프로그램 및 연구를 수행하고 있다.