보이스피싱 + 원격제어
통화로 유도해 원격제어 앱과 접근성 서비스로 화면을 보고 대신 조작하는 흐름을 분석합니다.
Mobile App Defense
project-c 모바일 금융앱 실시간 위협 방어
보이스피싱 원격제어부터 화면 탈취·인증 우회까지, 공격의 행위 단계 전체를 상관 분석해 실시간으로 탐지·차단하는 clean-room 방어 엔진.
모의해킹으로 찾고, project-c로 막는다.
현재 실기기 파일럿 파트너를 모집하고 있습니다.
project-c runtime
위협 신호를 단일 이벤트가 아닌 공격 흐름으로 해석
융합 위험도독립 근거 누적
원격제어 세션ACTION
화면 공유INTERCEPT
인증 강도 변화INTERCEPT
거래 확인 불일치ACTION
정찰주입가로채기실행
낮은 오탐 우선
단일 신호가 아니라 여러 독립 근거를 결합해 판단합니다.
clean-room 엔진
앱 내부 보안 신호를 독립적으로 수집·분석하는 통합 구조입니다.
시계열 상관
느리게 분산된 공격도 시간축에서 하나의 흐름으로 추적합니다.
모바일 금융 해킹은 조합 공격입니다
한 개 취약점이 아니라 통화 유도, 원격제어, 화면 탈취, 인증 우회, 거래 실행이 결합됩니다. project-c는 이 조합을 봅니다.
화면 공유·가상 디스플레이
화면 공유, 가상 디스플레이, 화면 캡처 상태에서 민감 입력이 노출되는 조건을 추적합니다.
UI 위변조·오버레이
투명 오버레이, 가짜 입력 화면, 입력기 후킹처럼 사용자의 입력 흐름을 바꾸는 UI 위변조를 분리해 봅니다.
SIM 스왑·OTP 가로채기
계정 탈취 선행 공격과 동적 인증 토큰 재사용 가능성을 거래 흐름과 함께 판단합니다.
루팅·에뮬레이터·후킹
은폐된 루팅, 복제 환경, 후킹 도구가 만드는 모순 신호를 환경 정보와 비교합니다.
인증서·인증 우회
금융인증서 무결성, 인증 강도 다운그레이드, 인증 결과 결속 문제를 함께 다룹니다.
기존 단순 탐지처럼 루팅 여부나 특정 문자열만 보지 않고, 시간·순서·무결성 일관성 같은 구조적 신호를 조합합니다.
공격 흐름 전체에서 신호를 모읍니다
project-c는 정찰, 주입, 가로채기, 실행의 4단계에서 독립 탐지 신호를 수집하고 상관 분석합니다.
kill-chain 심층 방어
정찰 → 주입 → 가로채기 → 실행의 공격 사슬 전반에서 다수의 독립 탐지기가 신호를 수집합니다.
융합 판정으로 낮은 오탐
개별 신호를 바로 차단하지 않고, 독립 근거가 여러 개 모일 때 차단 정책을 적용합니다.
시계열 상관
느리게 분산된 공격도 시간축에서 하나의 캠페인으로 포착할 수 있도록 설계했습니다.
clean-room 엔진
자체 C++ 방어 모듈이 앱 내부에서 확인 가능한 보안 신호를 수집하고, 탐지 정책에 필요한 근거로 분석합니다.
모바일 금융 해킹 위협을 다층으로 분석합니다
왼쪽은 위협이 발생하는 기술 영역이고, 오른쪽은 해당 영역에서 분석하는 공격 또는 이상 징후입니다.
기술 영역공격/이상 징후
원격제어·화면 공유원격제어 앱 조작, 가상 디스플레이 생성, 화면 캡처·녹화, 접근성 기반 화면 읽기, 스크린샷 유출
UI 위변조투명 오버레이로 입력 유도, 가짜 버튼·확인창 표시, 입력기 후킹, 보안 키패드 우회 시도
인증·세션생체 인증 우회 시도, 인증 강도 다운그레이드, 동적 인증 토큰 재사용·릴레이, 금융인증서 탈취·변조 시도
통신·채널프록시·VPN 경유, 인증서 검증 우회 시도, 인앱 통화 세션 악용, 네트워크 경로 변조
기기 환경루팅 은폐, 에뮬레이터·복제 환경, 부트체인 변조, 기기 무결성 판정 불일치
거래 실행비정상 이체 속도, 수취인 바꿔치기, QR 결제 스왑, 거래 확인 화면 불일치
알림·사용자 인지거래 알림 억제, 잠금화면 민감정보 노출, 알림 채널 비활성화
앱 코드·런타임React Native 브릿지 변조, AI 비전 모델 변조, 앱 서명 불일치, 런타임 코드 변조
공격자 관점의 방어 제품
모의해킹으로 확인한 실제 우회와 운영 환경의 오탐 부담을 함께 반영합니다.
공격자 관점 설계
26년 현장 경험, 금융 개인정보·신용정보 취약점 도출 전문성, 4,000만 건 × 12 개인정보 탈취 가능 취약점 보완조치 경험을 방어 규칙 설계에 반영합니다.
해커 공격 흐름 분석
공격자의 주요 공격 기술과 실행 흐름을 분석해 베이스라인으로 흡수하고, 그 위에 상관 분석을 더합니다.
낮은 오탐 우선
은행 운영에서 과차단은 고객 이탈로 이어질 수 있어, 독립 근거 기반 융합 판정을 우선합니다.
모의해킹 연계
블랙팔콘 모의해킹으로 찾은 실제 우회 시나리오를 방어 규칙 개선에 피드백하는 운영 구조를 제안합니다.
도입은 진단에서 시작합니다
현재 단계는 실기기 파일럿 파트너 모집입니다. 대상 앱 1개를 기준으로 위협면을 확인한 뒤 통합 범위를 정합니다.
STEP 01
위협 진단
대상 앱 모의해킹으로 실제 공격 표면을 식별합니다.
STEP 02
project-c 통합
SDK 형태로 탐지기를 결합하고 탐지·차단 정책을 설정합니다.
STEP 03
튜닝
운영 트래픽과 정상 사용자 흐름을 기준으로 오탐을 조정합니다.
STEP 04
운영·피드백
신규 공격 발견 내용을 방어 규칙 개선에 지속적으로 피드백합니다.
금융·핀테크 앱 보안 담당자님께
대상 앱 1개로 무료 위협 진단과 project-c 데모를 제안드립니다. 현재 실기기 파일럿 파트너를 모집하고 있습니다.