SDN (Software Defined Networking) is an emerging networking system which differs from traditional network architecture. Moreover SDN has many advantages and special capabilities that traditional networks do not have. SDN and P4 are related in that they can be combined to create more advanced and intelligent networking systems. Additionally, Al has emerged as a transformative force in various fields, including SDN. By applying Al and P4 to SDN, network administrators can leverage the power of them to make impact on SDN security. We offer an overview of recent trend of SDN security integrating P4 a nd Al in this study.
희소 행렬은 대부분의 요소가 0 인 행렬이다. 이러한 희소 행렬-행렬 곱셈을 수행할 경우 0 인 데이터 또한 곱셈을 수행하니 불필요한 연산이 발생한다. 이러한 문제를 해결하고자 행렬 압축 알고리즘 또는 곱셈의 부분합의 수를 줄이는 연구들이 활발히 진행 중이다. 하지만 현재의 연구들은 주로 단일 행렬 연산에 집중되어 있어 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 특정 용도로 사용하는 가속기에서는 리소스를 충분히 활용하지 못해 비효율적이다. 본 연구는 FPGA 의 모든 리소스를 사용하여 다중 희소 행렬 곱셈을 수행하는 아키텍처를 제안한다.
UAF(Use-After-Free)는 heap 영역에서 메모리 오염을 발생시킬 수 있는 취약점이다. UAF를 방지하기 위해 다양한 방법으로 관련 연구가 활발히 이루어지고 있지만, 아직까지 여러 오버헤드 측면에서 모두 좋은 성능을 발휘한 결과는 나오지 않고 있다. 할당자 수준에서의 수정을 통하여, UAF 취약점 방어를 보장하는 동시에 높은 성능과 낮은 오버헤드를 발생시킬 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 UAF 취약점 및 관련 연구를 소개하고, 이를 기반으로 UAF 취약점에 대처할 수 있는 방법을 제시한다.
전통적 프로그래밍 언어인 C/C++는 시스템 프로그래밍 언어로 널리 사용되고 있으며, 이는 저수준 메모리 제어와 하드웨어 상호작용 등의 특성 때문이다. 하지만 C/C++가 가지고 있는 특성중 하나인 저수준 메모리 제어는 프로그래머가 직접 메모리를 관리해야한다. 다양한 메모리 버그들중에서 특히 Use-after-free버그는 오래전부터 현재까지 해결되지 않은 버그로써 존재하고 있으며, 이는 프로그래머가 수동으로 메모리를 관리함으로써 발생한다. 이 버그를 예방 및 감지하기 위한 연구가 현재까지도 활발하게 진행되고 있다. 이 버그를 차단 및 감지하는 연구들의 동향을 분석하여 앞으로의 관련 연구의 지속적인 필요성을 제시한다.
많은 양의 데이터 처리를 요구하는 오늘날, 메모리 입/출력 없이 데이터를 처리할 수 있는 Processing-In Memory가 많은 관심을 받고 있다. Processing-In Memory는 소프트웨어 라이브러리를 통해 접근할 수 있는데, 적절히 구현되지 않은 라이브러리는 공격 대상이 된다. 본 논문에서는 Processing-In Memory 소프트웨어 라이브러리에 존재하는 시간적 접근 취약점을 분석하고 그에 대한 완화기법을 제시한다.
본 논문은 현대 사회에서 급증하는 VPN의 악용 가능성을 인지하고 VPN과 Non-VPN 트래픽 구별의 중요도를 강조한다. 전통적인 포트 기반 분류와 패킷 분석 접근법의 한계를 넘어서기 위해 트래픽 플로우 특징과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 VPN과 Non-VPN 프로토콜을 구별하는 새로운 방법을 제안한다. 직접 수집한 패킷 데이터셋을 사용하여 트래픽 플로우 특징을 추출하고, 패킷의 페이로드와 결합해 이미지를 생성한다. 이를 CNN 모델에 적용함으로써 높은 정확도로 프로토콜을 구별한다. 실험 결과, 제안된 방법은 99.71%의 높은 정확도를 달성하여 트래픽 분류 및 네트워크 보안 강화에 기여할 수 있는 방법론임을 입증한다.
급변하고 있는 의료환경에서 전공의에게 양질의 수련을 제공하기 위해 연차별 수련교과과정을 역량 중심으로 개선하고, 수련병원이 수련에 적합한 환경을 유지하도록 하는 것은 매우 중요하다. 대한영상의학회는 그동안 수련체계 개선을 꾸준히 진행해 왔고, 전공의 역량평가와 지도전문의의 내용을 강화하여 역량 중심 전공의 수련체계 개선을 제시하였다. 현재 대한 영상의학회는 2021년 7월 제2차 연차별 수련교과과정 체계화 구축 사업에 선정되어 구축 사업을 추진하고 있으며, 구축 사업에서 요구하는 위임가능 전문직무와 핵심역량 평가항목 및 평가 가이드라인을 개발하였다. 이에 대한 개발과정과 평가항목 및 평가 가이드라인을 소개하여 전공의와 지도전문의들에게 정보를 제공하고자 한다.
Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.
본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
한국의 육류 소비량이 늘어감에 따라 한우의 수요 및 공급도 점차 늘어가고 있다. 한우는 육질 등급(QG)과 육량 등급(YG)으로 나누어 판별되며 근내지방도, 고기 색, 지방색, 조직감, 성숙도, 도체 중량, 배최장근 단면적, 등지방두께 등 여러 항목을 고려한다. 현재는 주로 등배근을 맨눈으로 확인하는 수동 판별 방식이 사용된다. 하지만 평가사가 정확하게 판단하기 어렵고, 작업자의 부주의로 인한 육류의 오염 등 시간과 비용의 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 한우 등급 판별 자동화로 해결하기 위해 한우의 등심 단면 이미지를 활용하여 등배근의 근내지방도를 산출하고 한우 등급을 자동 판별하는 알고리즘을 구현하였으며 평균 정확도는 79.2%를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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