• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1715-1721
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• 2006

기존의 탄도미사일 방어무기의 배치와 관련된 대부분의 연구들은 배치규모가 결정된 상태에서 후보지 중 최적위치를 구하는 것이 일반적이며, 방어확률이 최대가 되는 것을 목적으로 하는 확률적 부분담당모델의 개념을 적용한다. 본 연구에서는 무기의 도입 및 배치를 담당하는 의사결정자들에게 보다 많은 상황과 변수를 가정할 수 있도록 하는 의사결정모델을 제안한다. 모델에는 기존에 고려하지 않았던 후보지의 수준 및 방호시설의 최소방어요구수준 등이 포함되어 있으며, 모델은 의사결정자들이 결정하는 결정변수에 따라 각기 다른 방어무기의 위치와 규모 및 방어확률을 제시 하게 된다. 모델의 결과로 제시되는 내용은 무기체계의 최초소요제기 단계에서 필요규모와 위치를 결정하고 또한, 그 결과 값이 최초계획단계의 대략적 무기배치규모와 상이할 경우는 그 값이 필요성과 타당성을 가질 수 있는 수치적 분석을 제공해 준다.

• 정보화연구
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• 제11권2호
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• pp.157-173
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• 2014

기지방어, 대공방어 그리고 화생방방호 모델은 공군의 지상 작전 모델로써 참가 노드간 음성통신 중심의 체계로 설계되어 있어 정확한 의사전달에 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 국방 분야에서는 데이터통신 기술을 이용하여 지휘통제 능력을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 데이터통신에 기반한 차세대 기지방어작전 모델을 통해 기지방어 임무 성능향상을 극대화할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 현재까지 연구된 논문을 참고하여 새로운 모델을 개발하였고, 제안한 기지방어작전 모델을 비행기지내에 기존 정비통제용으로 구축되어 있던 와이브로 네트워크상에서 적용하여 실제실험을 하였다. 새로운 기지방어작전 모델의 분석 및 실험 결과 본 논문에서 제안한 모델이 성능개선에 효과가 있다는 결론에 도달한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.15-17
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• 2023

ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.105-113
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• 2017

본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-101
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• 2020

과거 해외에서 발생한 APT 공격사례를 사이버 킬체인 모델과 TTP 모델로 분석하였다. 분석 결과 사이버 킬체인 모델은 전체적인 윤곽을 파악하는데 효과적이지만 구체적인 방어 전략을 수립하는 데에는 부적합하며, TTP 모델로 분석해야만 실질적인 방어 체제를 구비하는데 적합함을 알 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 사이버 공격을 대비하는 관점에서 심층 방어선 구축에 적합한 TTP 모델 관점에서 방어 기술 개발이 필요함을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1225-1228
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• 2005

본 논문에서는 DDoS 공격 패킷을 사전에 탐지하고 트래픽 제어를 하기위한 방안을 제안한다. 제안된 모델은 공격대상에서 멀리 떨어 진 라우터에서 낮은 임계치를 적용하여 탐지 하게 되며 지역 연합 모델을 통한 지역적인 방어 행동을 취하게 된다. 사전에 취해지는 방어 행동으로 인해 본 시스템은 좋은 성능을 발휘 할 것이다. 시스템의 각 지역연합들은 DDoS 공격의 악의 적인 트래픽의 양을 줄이는 것에 기여 할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.100-102
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• 2020

심층 신경망은 적대적인 공격으로 생성된 적대적 예제에 의해 쉽게 오작동할 수 있다. 이에 따라 다양한 방어 방법들이 제안되었으나, 더욱 강력한 적대적인 공격이 제안되어 방어 방법들을 무력화할 가능성은 존재한다. 이러한 가능성은 어떤 공격 범위 내의 적대적인 공격을 방어할 수 있다고 보장할 수 있는 인증된 방어(Certified defense) 방법의 필요성을 강조한다. 이에 본 논문은 인증된 방어 방법 중 가장 효과적인 방법의 하나로 알려진 구간 경계 전파(Interval Bound Propagation)의 성능을 향상하는 방법을 연구한다. 구체적으로, 우리는 기존의 구간 경계 전파 방법의 훈련 과정을 수정하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 구간 경계 전파 방법의 훈련 시간을 유지하면서 성능을 향상할 수 있음을 보일 것이다. 우리가 제안한 방법으로 수행한 MNIST 데이터 셋에 대한 실험에서 우리는 기존 구간 경계 전파 방법 대비 인증 에러(Verified error)를 Large 모델에 대해서 1.77%, Small 모델에 대해서 0.96% 낮출 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.302-305
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• 2024

딥 러닝 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 활용한 모델들에 대한 보안 위협도 증가하고 있다. 이들 중, 모델의 입출력 데이터를 이용해 내부 구조를 복제하려는 모델 추출 공격은 딥 러닝 모델 훈련에 높은 비용이 필요하다는 점에서 반드시 막아야 할 중요한 위협 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 모델 추출 공격 기법과 이를 방어하기 위한 최신 연구 동향을 종합적으로 조사하고 분석하는 것을 목표로 하며, 또한 이를 통해 현재 존재하는 방어 메커니즘의 효과성을 평가하고, 향후 발전 가능성이 있는 새로운 방어 전략에 대한 통찰력을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.621-623
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• 2023

본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2009년도 추계 학술발표
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• pp.222-223
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• 2009