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본 논문은 빅데이터 시대에 중요성이 부각되는 개인 정보 보호를 위해 완전 동형 암호 알고리즘을 구현한 HElib, TFHE, SEAL 라이브러리의 특징을 비교하고, 암호화된 수치 데이터의 덧셈 및 비교 연산 성능을 분석한다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 각 라이브러리의 응용 분야 선택에 필요한 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 한다.
On Architecting Fully Homomorphic Encryption-Based Computing Systems
암호화 알고리듬 : 고전적인 암호화 알고리듬에서부터 최신의 동형 암호, 영지식 증명, 양자 암호까지
Homomorphic encryption and applications
Fast software encryption : third international workshop, Cambridge, UK, February 21-23, 1996 : proceedings
Introduction to cryptography
Functional Encryption
암호의 모든 것
Fast software encryption : 4th International Workshop, FSE '97, Haifa, Israel, January 20-22, 1997 : proceedings
Blockchain, big data and machine learning : trends and applications
수리암호학 개론 =
Advances in cryptology, CRYPTO '96 : 16th annual international cryptology conference, Santa Barbara, California, USA, August 18-22, 1996 : proceedings
수리암호학 개론
Data science and data analytics : opportunities and challenges
크립토그래피 : 디지털 세상의 보안이 작동하는 방식과 암호가 존재하는 이유
Applied cryptanalysis : breaking ciphers in the real world
Advances in cryptology - CRYPTO '99 : 19th Annual International Cryptology Conference, Santa Barbara, California, USA August 15- 19, 1999 proceedings
Automata, languages, and programming : 17th international colloquium, Warwick University, England, July 16-20, 1990 : proceedings
Algebraic cryptanalysis
리얼월드 암호학 : 블록체인과 양자 컴퓨팅까지 그림과 사례로 실용적으로 익히는 현대 암호학
Applied cryptography : protocols, algorithms, and source code in C
Cybersecurity
Song W.t.,Zeng G.,Zhang W.z.,Tang D.h.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing
Basilakis J.,Javadi B.IEEE Transactions on Information Forensics and Security
Lanxiang Chen; Yi Mu; Lingfang Zeng; Fatemeh Rezaeibagha; Robert H. DengCGO '22: PROCEEDINGS OF THE 2022 IEEE/ACM INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CODE GENERATION AND OPTIMIZATION (CGO)
Lee, Yongwoo; Heo, Seonyeong; Cheon, Seonyoung; Jeong, Shinnung; Kim, Changsu; Kim, Eunkyung; Lee, Dongyoon; Kim, Hanjun한국차세대컴퓨팅학회 논문지
임종혁; 이문규정보보호학회논문지
서경진, 김평, 이윤호International Journal of Security and its Applications
Zhi-gang, C.; Jian, W.; Xin-xia, S.; Liqun, C.IEICE Transactions on Communications
Hyunsoo Yoon; Younho Lee; Pyung KimCluster Computing
Zaraket C.,Hariss K.,Ephrem S.,Chamoun M.,Nicolas T.IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing
Tan B.H.M.,Lee H.T.,Wang H.,Ren S.,Aung K.M.M.Entropy
Hamza R.,Hassan A.,Ali A.,Bashir M.B.,Alqhtani S.M.,Tawfeeg T.M.,Yousif A.ACM Transactions on Embedded Computing Systems
Chielle, E.; Mazonka, O.; Gamil, H.; Maniatakos, M.Journal of Parallel and Distributed Computing
Alabdulatif A.,Khalil I.,Yi X.OPSEARCH
Menandas, J.J.; Christo, M.S.IEEE Transactions on Computers, Computers, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Comput.
Gouert, C.; Mouris, D.; Tsoutsos, N.G.IEEE Transactions on Information Forensics and Security
Chen L.,Mu Y.,Zeng L.,Rezaeibagha F.,Deng R.H.한국콘텐츠학회 논문지
정명인ACM Computing Surveys
Martins, P.; Sousa, L.; Mariano, A.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing
Minxuan Zhou; Yujin Nam; Pranav Gangwar; Weihong Xu; Arpan Dutta; Chris Wilkerson; Rosario Cammarota; Saransh Gupta; Tajana RosingIACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems
Dobraunig C.,Grassi L.,Helminger L.,Rechberger C.,Schofnegger M.,Walch R.전필 / 대학원
디지털포렌식의 대상인 디지털 증거는 디지털 문서 및 데이터로 구성된다. 이러한 증거는 위장, 암호화 등의 방법을 활용하여 기기에 저장되기 때문에 이의 분석을 위해서는 암호학에 관한 지식이 요구된다. 따라서 이 과목에서는 기초 정수론, 이산수학, 확률론 등 현대 암호학의 이해에 필요한 수학이론을 먼저 소개한 뒤 정보보호와 암호론의 기본 개념과 다양한 기존의 암호체계의 암호화 및 복호화 알고리즘, 복잡도와 안전성, 장단점 등을 강의한다. 구체적으로 대칭키 암호, 공개키 암호, 해쉬함수, 전자서명 등을 다룬다.전선 / 학사
이 강의에서는 블록 암호, 대칭키/공개키 암호화, 해시 함수, 메시지 인증 코드, 디지털 서명, 키 교환 등 현대 암호학의 대표적인 기술들을 공부한다. 이를 위해 데이터의 기밀성과 무결성, 인증 등 주요 안전성 개념을 정의하고 증명하는 것을 목표로 한다. 또한, 다자간 연산, 동형 암호, 영지식 증명과 차분 프라이버시 등 안전한 계산 프로토콜 구축을 위한 최신 암호기술을 안전성과 성능, 기능성 등 다양한 측면에서 설명하고 최근 연구 동향 및 대표적인 응용 분야들을 소개한다.전선 / 학사
암호학은 정보의 기밀성과 무결성, 인증등을 제공하기 위한 암호화와 전자서명 기술을 연구하는 학문이다. 본 강의에서는 정수론의 기본적인 성질을 공부하고 이를 이용하여 각각 데이터의 저장, 통신, 계산시 필요한 암호기술인 대칭키암호, 공개키암호, 동형암호를 다룬다. 암호의 안전성을 추정하는 도구로 계산 복잡도와 암호의 해독기술, 안전성 증명 기술도 소개한다. 그리고 전자서명과 해시함수의 응용인 블록체인과 동형암호의 응용인 AI시대의 암호기술, 양자 컴퓨터에 안전한 암호기술에 소개한다.전필 / 대학원
디지털포렌식 수행과정에서 암호화된 디지털 증거를 분석하기 위한 암호해독 방법을 다룬다. 그리고 법정에서 디지털 데이터가 증거로 채택되기 위해서는 증거의 무결성 유지가 요구되는데, 이 과목에서 이를 보장하는데 필요한 암호학적 도구를 강의한다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경이 마련되면서 새로운 기능을 가지는 암호 기술이 급격히 발전하고 있다. 이러한 미래 암호 기술을 구체적으로 살펴봄으로써 새로운 환경에서의 디지털포렌식을 대비할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
현대 암호학의 주요 내용을 배운다. 구체적으로 고전 암호학, 샤논의 무제한 보안성, 대칭키 암호시스템, 공개키 암호시스템, 전자서명, 해쉬함수, 비밀공유기법, 난수발생기법, 영지식 증명 등을 배운다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 3~4학년 교과목으로 공과대학 전 분야의 학부생을 대상으로 한다. 실습이나 과제가 일부 포함되지만, 기본적으로 Flipped Learning 방식의 강의 위주의 기초 개념 학습 중심의 과목이다. 4차 산업혁명 시대에 대규모의 민감한 정보를 다루는 컴퓨터 시스템의 안전한 데이터 처리, 보관, 보호 등에 필요한 정보 보안 및 프라이버시 보존 기술의 기초 개념 습득을 목표로 한다. 주요 내용은 (1) 컴퓨터 시스템 보안의 기본 이론, (2) 암호학의 기본개념 및 기초 암호 기술과 이를 활용한 데이터 프라이버시 보존 기술, (3) 블록체인 개념과 주요 합의 알고리즘 및 관련 암호 기법 및 실습과 (4) 데이터의 안전한 처리를 위한 데이터 보안 및 보호 기술 등을 포함한다. 선수과목: 기초수학, 컴퓨터의 개념 및 실습전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
현대고고학에서 계량적 방법론이 결여된 연구는 생각할 수 없을 만큼, 통계학적, 수학적 분석은 중요한 의미를 지니고 있다. 본 과목에서는 자료의 단순통계처리에서 시작해 눈에 드러나지 않는 자료 속의 유형성 확인에 이르기까지 다양한 통계처리방법에 대해 논의하게 될 것이다. 이러한 다양한 방법을 실제 연구 사례에 적용할 수 있는 능력을 배양하기 위해 실습 과정을 병행하게 될 것이다.전선 / 대학원
메타데이터를 통한 전자기록 정보의 구조화 전반에 대해 다룬다. 메타데이터를 단순히 정보기술의 이론적 관점에서만 학습하는 것이 아니라, 역사기록물이나 인류문화유산 정보를 효과적으로 아카이브하기 위한 융합학문의 관점에서 살펴본다. 이를 위해 Semantic Web과 Linked Data 기술에 대한 이해와 첨단 정보기술을 활용한 디지털 인문학에 대해서도 함께 조망할 것이다. 더불어 선진국의 문화유산 아카이브를 위한 여러 모델들을 살펴보고 우리나라에서의 적용과 활용에 대해 고민해 본다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 대학원
데이터 마이닝은 빅 데이터를 분석하기 위한 핵심 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 특히 컴퓨터 공학 측면에서 고급 데이터 마이닝 알고리즘 및 분석 플랫폼을 설계하고 구현하는 기술을 학습하는 것은 최근 넘쳐나는 빅 데이터에서 실행 가능한 지식을 추출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 과목에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 컴퓨터 공학 기반 고급 기술, 알고리즘, 핵심 플랫폼을 다룬다. 또한 초 대용량 데이터, 초고속 데이터 등을 효과적으로 분석하는 기법을 학습한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 학사
컴퓨터 및 인터넷이 사회 인프라로 사용됨에 따라 IT 시스템에서 보안 요구사항, 보안 기본 동작, 보안 시스템의 약점 등을 이해하는 것이 컴퓨터공학자에게는 점점 더 요구되고 있다. 인터넷 보안 시스템을 근본적으로 이해하기 위해서는 암호기술 및 그 수학적 원리를 알아야 가능하다. 본 강의에서는 먼저 암호 기술들을 이해하기 위해 필요한 정수론, 이산 로그, 소인수분해, 해시 함수 등을 설명한다. 그 뒤에는 대칭키 암호기법, 공개키 암호기법, 디지털 서명, 키 관리 등 기본 보안 기술을 다루고, 마지막으로 그 뒤에 공개키기반구조(PKI), 비트코인, TLS, 웹 보안, Tor 등 응용 보안 기술을 다룬다. 본 과목은 컴퓨터 공학을 전공 혹은 부전공으로 하는 학부생들을 대상으로 하며, 학생들이 일반 고등학교 수학과 이산수학을 수강하였으면 무리 없이 본 강의를 수강할 수 있도록 강의 내용을 개발할 것이다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.