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안선우;김현준;하회리;안성관;백윤흥
- 한국정보처리학회:학술대회논문집
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- 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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- pp.366-368
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- 2021
최근 프로그램은 그 크기와 복잡도가 나날이 증가하고 있어, 프로그램 행위 모델링에 대한 중요성은 다양한 분야에서 증대되고 있다. 프로그램의 동적 분석은 런타임에 생성되는 데이터가 너무나 많아, 많은 데이터를 활용하기 용이한 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 연산과 연산의 매개변수 중 매개변수에 대한 고려가 충분치 않았다. 이는 매개변수가 딥러닝에 알맞은 입력으로 표현되기 어렵기 때문인데, 우리는 이를 해결하기 위해 매개변수로 인해 발생되는 런타임 행위에서 특징적인 값들을 추출하는 것으로 대체하였다. 또한, 연산과 특징적인 값들이 여러 개의 LSTM-RNN 으로 처리됨을 보이고, 이 결과를 시각화 하여 효과적임을 보였다.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m05a.366 인용 PDF

안성관;안선우;김현준;하회리;백윤흥
- 한국정보처리학회:학술대회논문집
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- 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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- pp.270-272
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- 2021
최근 익명성이 보장되는 네트워크와 인터넷이 생기며 이를 이용한 악성코드가 증가하고 있다. 이를 막기 위한 방안 중 하나로 코드의 저자를 밝혀내는 연구인 코드 저자 식별이 있다. 이에 관해 최근 연구들은 소스 코드와 바이너리에서 높은 정확도로 저자를 식별해낼 수 있다는 것을 밝혀냈다. 하지만 스트립 바이너리와 관련해서는 연구가 많이 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 최근 연구에 사용되는 방법을 스트립 바이너리에 적용하여 실험을 진행하여 그 결과가 좋지 않음을 보였다. 그리고 이를 바탕으로 스트립 바이너리에서 저자 식별이 어려운 이유를 분석하였다.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m11a.270 인용 PDF

한우림;이영한;전소희;조윤기;백윤흥
- 한국정보처리학회:학술대회논문집
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- 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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- pp.924-926
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- 2021
AI (Artificial Intelligence) is being utilized in various fields and services to give convenience to human life. Unfortunately, there are many security vulnerabilities in today's ML (Machine Learning) systems, causing various privacy concerns as some AI models need individuals' private data to train them. Such concerns lead to the interest in ML systems which can preserve the privacy of individuals' data. This paper introduces the latest research on various attacks that infringe data privacy and the corresponding defense techniques.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m11a.924 인용 PDF