인공지능과 사물인터넷 융합 보안 기술 연구방안

최종석; 박종규; 김호원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최종석 (부산대학교) 박종규 (부산대학교) 김호원 (부산대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제34권 제3호

발행연도: 2017.2

수록면: 65 - 73 (9page)

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사물인터넷 기술이 발전하면서, 데이터 및 소프트웨어 보안에 대한 이슈가 발생하고 있다. 사물인터넷은 다수의 이기종 디바이스와 플랫폼을 포함하는 환경으로 다양한 공격기술을 시도할 수 있으며, 이러한 공격기술은 급속도로 변화하고 있다. 반면에 보안기술은 이러한 공격기술의 발전속도를 따라가지 못하고 있으며, 특히 개인정보유출의 문제는 아주 큰 이슈가 되었다. 급격하게 발전하는 공격에 대응하기 위해서는 지능형 알고리즘을 이용한 보안기술을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 딥러닝 기반의 보안기술 및 사물인터넷 기술 동향을 살펴보고, 이를 토대로 사물인터넷 환경에서 딥러닝 기반의 보안 기술을 적용하기 위한 연구 방안을 제시한다.

참고문헌 (14)

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Daniel Bilar “Opcodes as predictor for malware” Int. J. Electronic Security and Digital Forensic, 1(2), 2007. Dahl, George E., et al. “Large-scale malware classification using random projections and neural networks.” 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2013. R.F. Nogueira, R. de Alencar Lotufo and R.C. Machado, “Fingerprint Liveness Detection Using Convolutional Neural Networks,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 11, no. 6, pp. 1206-1213, 2016. 김원진, 이경수, 박은수, 김정민, 김학일 (2016). Convolutional Neural Networks 특징을 이용한 지문 이 미지의 위조여부 판별 및 시각화. 정보보호학회논문지, 26(5), 1259-1267. 남승수, 서창호, 최대선 (2016). 모바일환경에서 위조서명 에 강건한 딥러닝 기반의 핑거서명검증 연구. 정보보호학 회논문지, 26(5), 1161-1170.

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