• 제목/요약/키워드: AI threats

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스마트 도시(Smart City)의 데이터 경제 구현을 위한 개인정보보호 적용설계(PbD)의 도입 필요성 분석 (Life Satisfaction Depending on Digital Utilization Divide within People with Disabilities)

  • 진상기
    • 정보화정책
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    • 제26권3호
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    • pp.69-89
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명시대의 거주와 삶의 공간이 될 스마트 도시의 구현을 위해서는 거주민의 생활 정보, 건축물 및 시설물 정보 등 구체적이고 민감한 정보가 실시간으로 수집 처리 될 수밖에 없다. 발전하는 도시 기능과 개인 삶의 편의성이 높아지는 반면 개인정보의 노출 및 유출의 위협성도 동시에 높아 질 수밖에 없는 상황이다. 따라서 스마트 도시의 설계단계, 지능정보 기계설비의 기술개발 및 운용 기획단계에서부터 사전적 개인정보보호 설계 개념이 반영 되어야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 '개인정보보호 적용설계(Privacy by design)'개념의 정책화와 적용을 위한 연구를 수행 하였다. 연구 분석 결과를 보면 제도적인 측면, 산업적 측면 그리고 기술적 측면에서 이미 개인정보보호 적용설계(PbD)의 개념을 도입할 수밖에 없는 상황에 이르렀다. 실제로 이러한 현상은 유럽과 미국 등의 사례를 통해 확인할 수 있었다. 이에 우리나라 역시 스마트 도시의 경쟁력을 강화하기 위해서 스마트 도시의 핵심전략인 데이터 기반 경제를 확보하기 위한 전략으로 개인정보보호 적용설계(PbD)를 적극도입 해야함을 본 연구는 강조하였다. 이에 본 연구는 개인정보보호 적용설계(PbD)의 기본 속성이 반영된 법제 개선과 기술개발지원이 필요함을 정책제안으로 제시하였다.

인공지능기술의 IoT 통합보안관제를 위한 데이터모델링 (Data Modeling for Cyber Security of IoT in Artificial Intelligence Technology)

  • 오영택;조인준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.57-65
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    • 2021
  • 산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

무장 선택을 위한 딥러닝 기반의 비행체 식별 기법 연구 (A Study on Deep Learning based Aerial Vehicle Classification for Armament Selection)

  • 차은영;김정창
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.936-939
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    • 2022
  • 최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

영상복합형 해양플랜트 원격 관제 시스템 개발 (A development of video-complex remote monitoring system for offshore plant)

  • 김헌기;황훈규;유강주;이장세;박휴찬;신옥근;이성대
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제38권1호
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    • pp.56-63
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    • 2014
  • 해양플랜트는 태풍, 해일 등과 같은 환경적인 요소와 충돌, 화재 등의 인공적인 요소에 의해 위험에 노출되어 있기 때문에 일반적인 선박에 비해 유지보수 비용이 높으며 사고 발생 시, 빠른 대응이 어려워 관리적 측면에서 어려움이 많다. 이 논문에서는 이러한 문제를 개선하고 해양플랜트를 관제하기위해 AtoN AIS, 다단 데이터베이스를 활용한 영상복합형 해양플랜트 원격 관제 시스템을 개발한다. 개발한 시스템은 카메라 및 AIS를 이용하여 실시간으로 해양플랜트 주변의 영상 및 환경 정보를 수집하여 VHF 무선 통신 모뎀을 통해 전송하고, 육상에서 이를 수신하여 전자해도 기반의 원격 관제 어플리케이션을 통해 해양플랜트 주변의 상황을 정확하게 판단할 수 있게 해주며, 다단 데이터베이스를 이용하여 여러 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 해준다.

동물의 세력 투쟁 행동을 이용한 게임 인공 지능 구현 (Implementation of NPC Artificial Intelligence Using Agonistic Behavior of Animals)

  • 이면재
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권1호
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    • pp.555-561
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    • 2014
  • 게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.

한국어 기계독해 기반 법률계약서 리스크 예측 모델 (Risk Prediction Model of Legal Contract Based on Korean Machine Reading Comprehension)

  • 이치훈;노지우;정재훈;주경식;이동희
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.131-143
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    • 2021
  • Commercial transactions, one of the pillars of the capitalist economy, are occurring countless times every day, especially small and medium-sized businesses. However, small and medium-sized enterprises are bound to be the legal underdogs in contracts for commercial transactions and do not receive legal support for contracts for fair and legitimate commercial transactions. When subcontracting contracts are concluded among small and medium-sized enterprises, 58.2% of them do not apply standard contracts and sign contracts that have not undergone legal review. In order to support small and medium-sized enterprises' fair and legitimate contracts, small and medium-sized enterprises can be protected from legal threats if they can reduce the risk of signing contracts by analyzing various risks in the contract and analyzing and informing them of toxic clauses and omitted contracts in advance. We propose a risk prediction model for the machine reading-based legal contract to minimize legal damage to small and medium-sized business owners in the legal blind spots. We have established our own set of legal questions and answers based on the legal data disclosed for the purpose of building a model specialized in legal contracts. Quantitative verification was carried out through indicators such as EM and F1 Score by applying pine tuning and hostile learning to pre-learned machine reading models. The highest F1 score was 87.93, with an EM value of 72.41.

프라이버시를 보호하는 분산 기계 학습 연구 동향 (Systematic Research on Privacy-Preserving Distributed Machine Learning)

  • 이민섭;신영아;천지영
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.76-90
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    • 2024
  • 인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.

NIST PQC 표준화 과정 및 Round 4 선정/비선정 알고리즘 분석 (Analysis of NIST PQC Standardization Process and Round 4 Selected/Non-selected Algorithms)

  • 최유란;최윤성;이학준
    • 융합보안논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.71-78
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    • 2024
  • 양자 컴퓨팅의 급속한 발전으로 현재의 공개키 암호화 방식이 취약해지자, 미국의 국립표준기술연구소(NIST)는 양자컴퓨터 공격에 대응할 수 있는 새로운 암호화 표준을 개발하기 위한 Post-Quantum Cryptography(PQC) 프로젝트를 시작했다. 이 프로젝트는 전 세계 연구자들이 제안한 다양한 암호 알고리즘들을 검토하고 평가하는 과정을 포함한다. 초기에 선택된 양자 저항성 암호화 알고리즘은 격자와 해시 함수를 기반으로 개발됐다. 현재는 BIKE, Classic McEliece, HQC 등 다양한 기술적 접근 방식을 제공하는 알고리즘들이 네 번째 라운드에 검토 중이다. CRYSTALS-KYBER, CRYSTALS-Dilithium, FALCON, SPHINCS+는 세 번째 라운드에서 표준화 대상으로 선정됐다. 2024년에는 네 번째 라운드에서 선정된 알고리즘들과 현재 평가 중인 알고리즘들에 대한 최종 결정이 내려질 예정이다. 양자 컴퓨팅 시대를 대비해 공개 키 암호 시스템의 보안을 강화하는 중요한 단계로, 미래의 디지털 통신 시스템을 위협으로부터 보호하는 데 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 본 논문에서는 양자 내성 암호 알고리즘의 보안성과 효율성을 분석하여 그 동향을 제시한다.

사물인터넷의 사회적 영향: 시나리오 플래닝을 통한 일자리 영향 전망 (Social Impacts of IoT: Job Prospects through Scenario Planning)

  • 유소영;한인구
    • 경영정보학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.173-187
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    • 2016
  • 본 연구는 사물인터넷의 사회적 파급 중 일자리에 미치는 영향을 미래 분석 기법인 시나리오 플래닝을 통해 탐색하였다. 컴퓨팅성능의 기하급수적 발전과 단가 하락에 힘입어 사물인터넷 및 유관 기술의 혁신이 가속화되면서 기존에 인간의 고유한 영역으로 여겨졌던 비정형적, 인지적 영역까지 도전 받게 되었다. 시나리오분석을 통해 미래의 불확실한 경계를 정의, 잠재된 기회와 위협의 영역을 전망함으로써, 주요 의사결정자들에게 사물인터넷의 확장이 기존 일자리 구조에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 마인드맵(Mind map)을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 시나리오를 통해 전반적으로 기술한 일자리 영향의 정도를 가늠하기 위하여, 국내 고용노동 구조를 살펴보고 52개 중분류 표준직업군별로 향후 감소 또는 성장 가능성이 높은 분야에 대하여 기존 연구 및 시나리오분석을 바탕으로 직종별 전망을 논의한다.

인공지능 통제 가능성 고찰과 글로벌 규제 현황 연구 (Study on Controllability of Artificial Intelligence and Status of Global Regulations)

  • 장미경
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.447-452
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    • 2024
  • 생성형 인공지능 기술의 놀라운 성과가 점차 가시화됨에 따라, 기계의 인간 지배 가능성 등 잠재적인 실존 위협이 제기되는 현시점에서 인공지능에 대한 '통제 가능성'이 첨예한 글로벌 키워드로 주목받고 있다. 이에 따라 이 연구는 인공지능 기술을 중심으로 펼쳐질 미래 사회의 혁신적 변화에 대응하기 위하여 인공지능에 대한 통제 개념과 현주소, 글로벌 현황을 면밀하게 탐색함으로써 사회적 공론장 형성의 토대를 마련하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 인공지능 기술 진화에 따라 야기될 사회문제와 예측 불가능한 변수에 대해 대응책을 마련하기 위한 시사점을 모색하고, 정부 규제 수립에 대한 가이드라인과 전략적 통찰력을 제시하는 한편, 사회적 공개 담론 형성을 위한 함의를 찾아 보고자 한다.