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본 연구는 안드로이드 정적 분석을 통해 추출된 AndroidManifest 권한 특징을 이용하여 악성코드를 탐지하고, SVM, NB, GBC, Logistic Regression 모델을 통해 98%의 탐지율을 달성했다. 또한, multi-classifiers 모델을 이용하여 악성코드 패밀리를 92% 분류했다.
안드로이드 모바일 악성코드와 모의 해킹 진단
안드로이드 모바일 앱 모의해킹
Artificial immune system : applications in computer security
머신 러닝을 활용한 컴퓨터 보안
악성 모바일 코드 : 윈도우 바이러스 작동원리와 퇴치
실전 악성코드와 멀웨어 분석
디지털 포렌식과 사고 대응 : 사이버 위협에 대응하는 사고 대웅 기법과 절차
Cyber Security Cryptography and Machine Learning : 5th International Symposium, CSCML 2021, Be'er Sheva, Israel, July 8–9, 2021, Proceedings
인공지능, 보안을 배우다 : 프로젝트로 익히는 정보 보안과 머신러닝
메모리 덤프로 윈도우 악성코드 분석하기 : WinDbg 실습 교재
Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2020, Volume 1
보안 인텔리전스 : 악성 봇넷 탐지부터 머신 러닝의 활용까지 그 이론과 실제
리버싱 이 정도는 알아야지 : 만들고 분석하면서 배우는 악성코드 분석
악성코드 분석가의 비법서
멀웨어 데이터 과학 : 공격 탐지 및 원인 규명
Applications of Machine Learning
(디지털 포렌식 전문가를 위한) 실전 리눅스 악성코드 포렌식
ModSecurity를 활용한 웹 애플리케이션 방어 레시피
(쉽게 적용하는) AWS 보안 레시피 : AWS 보안 정책, 모니터링, 감사, 규정 준수를 위한 실용서
안드로이드 보안과 침투 테스팅 : 안드로이드 공격 요소 실습부터 침투 보고서 작성법까지
Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Şahin D.Ö.,Kural O.E.,Akleylek S.,Kılıç E.International Journal of Image and Graphics
Tejpal Sharma; Dhavleesh RattanELECTRONICS
Alswaina, Fahad; Elleithy, KhaledFrontiers of Computer Science
Xie N.,Wang X.,Wang W.,Liu J.Neural Computing and Applications
Atheer Alomar; Asma AlJarullah; Sarah Abu-GhazalahJournal of Information Security and Applications
Mathur A.,Podila L.M.,Kulkarni K.,Niyaz Q.,Javaid A.Y.Symmetry
Salah A.,Shalabi E.,Khedr W.IEEE Transactions on Reliability
Wang W.,Wei J.,Zhang S.,Luo X.International Journal of Information Technology (Singapore)
Dhalaria M.,Gandotra E.한국통신학회논문지C
김기현, 최미정IEEE ACCESS
Liu, Kaijun; Xu, Shengwei; Xu, Guoai; Zhang, Miao; Sun, Dawei; Liu, HaifengIEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, Dependable and Secure Computing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Dependable and Secure Comput.
Cen, L.; Gates, C.S.; Si, L.; Li, N.Symmetry
Wang L.,Gao Y.,Gao S.,Yong X.International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering
YILDIZ, OKTAY; DOĞRU, İBRAHİM ALPERACM Transactions on Software Engineering and Methodology
Garcia, J.; Hammad, M.; Malek, S.Computers and Security
Badhani S.,Muttoo S.K.Journal of Information Security and Applications
Jannath J.N.,S M.S.B.Computer Networks
Bai Y.,Xing Z.,Ma D.,Li X.,Feng Z.Computers and Security
Zhang L.,Thing V.L.L.,Cheng Y.Expert Systems with Applications
Berger H.,Dvir A.,Mariconti E.,Hajaj C.전선 / 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
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 학사
본 강좌는 딥러닝 등 기계학습 기반 인공지능 및 관련 분야에 관심있는 수강생을 대상으로 하는 학부 교과목으로 인공지능 분야의 핵심이 되는 기계학습의 개념 및 응용을 소개하고, 주요 기계학습 알고리즘 및 모델들에 대해 학습한다. 과제 및 프로젝트를 통해 최신 기계학습 기법의 심층적 이해와 실제 구현 기회를 부여한다. 주요 내용으로는 학습이론, 선형모델 (선형회귀, 선형분류, Logistic 회귀), Support Vector Machine, 인공신경망, 순차모델, 기초 딥러닝 모델 (MLP, CNN, RNN), 앙상블 학습 등을 포함한다. 선수과목: 데이터구조 혹은 알고리즘, 선형대수, 확률변수, 프로그래밍 방법론전선 / 학사
계산물리학은 최근 급격하게 발전하여, 물리학의 기존 난제들을 해결하는데 크게 기여하고 있다. 이는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 진보뿐만 아니라 물리에 바탕을 둔 계산 방법론의 개발에 힘입은 것이다. 또한 기계학습의 발전 덕분에 복잡한 데이터로부터 숨은 물리학적 원리를 발견하는 데이터 기반 접근법이 가능해졌다. 이 과목에서는 계산물리학과 기계학습을 이용하여 물리학의 문제를 해결하는 방법을 배우며, 기계학습의 원리를 정보이론 및 물리적 관점에서 설명한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.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 / 학사
이 과목에서는 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 특히 이러한 목적을 위한 기계 학습의 실용적인 기초와 새로운 패러다임을 소개하여 여러 실제 세계 도메인 응용에 어떻게 적용하는지 학습한다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능(AI)과 도시계획 및 설계 과정 시리즈 중 두 번째 과정이다. 이 수업은 심화 AI 알고리즘, 알고리즘의 응용프로그램, AI 응용프로그램의 문제와 같은 3가지 주요 부분을 포함한다. 이 과정에서는 다목적 최적화, 딥러닝, 강화학습을 포함한 정교하고 강력한 AI 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 단순화된 계획 및 설계 사례에서 예시로 제시된다. 또한, 해석 가능성, 책임성, 투명성 및 공정성과 같은 계획 및 설계에서 AI 적용의 근본적인 문제를 논의하고 설명가능한 AI 및 해석가능한 머신러닝(ML)의 개념을 소개한다. 마지막으로 도메인 지식과 AI 기술의 통합 및 도시분야의 미래 방향에 대한 토론으로 마무리된다.전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.