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실제 및 시뮬레이션 환경에서의 적대적 공격 기법 연구 동향
김용수(Yongsu Kim),윤영여(Youngyeo Yun),강효은(Hyoeun Kang),김명길(Myeongkil Kim),김호원(Howon Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
딥러닝 기술은 지속적인 발전을 통해 실생활에 다양하게 적용되고 있지만, 악의적인 데이터를 주입하여 오작동하게 만드는 적대적 공격에 취약한 것으로 밝혀져 큰 위협이 되고 있다. 특히, 기존 연구에서 발전하여 실제 환경이나 이와 유사한 시뮬레이션 환경에서 딥러닝 모델을 공격할 수 있는 연구가 많이 제안되었다. 본 논문에서는 실제 및 시뮬레이션 환경에서의 적대적 공격 기법 연구 동향을 조사하여, 향후 실생활에 큰 위협이 되는 적대적 공격에 대한 효과적인 방어 연구를 진행하는 데 기여하고자 한다.
박찬희(Chanhui Park),윤영여(Youngyeo Yun),박해룡(Haeryong Park),최은영(Eunyoung Choi),김호원(Howon Kim) 한국정보보호학회 2020 情報保護學會誌 Vol.30 No.3
기술의 발전으로 이론으로만 존재하던 양자 알고리즘의 실현 가능성이 보이면서 기존 암호체계의 위협이 발생할 것으로 예측하고 있다. 미국 국립표준기술연구소에서는 양자컴퓨터 환경에서도 안전한 새로운 공개키 기반의 암호체계가 필요하다는 것을 강조하였고 양자내성암호 표준을 위한 공모전을 개최하였다. 암호는 네트워크 통신에서 중요한 역할을 하고 있고 네트워크 보안 프로토콜로 TLS가 많이 사용된다. 본 논문에서는 IoT와 같은 경량 환경에 적합한 TLS 라이브러리인 mbedTLS 상에서의 격자기반 양자내성 키 교환 알고리즘을 구현하고 성능을 평가하여 양자내성암호의 사용 가능성에 대해 제시한다.