• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.61-63
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• 2021

Machine learning model gained the popularity in recent years as multi-national companies have incorporated machine learning in their services. Such service is called machine learning as a service (MLaSS). Such services are provided to users based on charge-per-query which triggers the motivations for adversaries to steal the trained victim model to reduce the cost of using the service. Therefore, it is important for companies that provide MLaSS to protect their intellectual property (IP) against adversaries. It has been arms race between the attack and defence in a context of the privacy of machine learning models. In this paper, we provide a comprehensive study of recent development in protecting privacy of machine learning models.

• 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.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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• pp.681-684
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• 2002

To investigate thermal effects of silicon field emitter, we fabricated and characterized single silicon tips with various tip radii, which generate different joule heating. Through I-V and stability tests, the changes of emission characteristics and tip structures due to different tip heating were observed and discussed. From the results, we confirmed that the changes of emission characteristics due to thermal effects in silicon emitter could occur at relatively small emission currents and concluded that the thermal effects should be also considered under normal operation condition above 1 ${\mu}A$.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2000년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.217-218
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• 2000

This paper describes a formation of the Mo-silicide on Mo tip to compare the emission characteristics of the Mo tip. Cone-shaped Mo tip arrays were fabricated and silicidized by evaporating a 15nm-thick a-Si film on Mo tip arrays and annealing it in inert ambient at the temperature of $1000\;^{\circ}C$ for 60 sec. The $Mo_5Si_3$ phase of Mo-silicide was observed through X-ray diffraction (XRD) analysis. Although the gate voltage of the Mo-silicide tip increased by 38 V to obtain the current level of 20 nA/tip, the dependence of emission current on vacuum level was improved.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권6호
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• pp.755-759
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• 2014

We propose an integrate-and-fire neuron circuit and synaptic devices with the floating body MOSFETs. The synaptic devices consist of a floating body MOSFET to imitate biological synaptic characteristics. The synaptic learning is performed by hole accumulation. The synaptic device has short-term and long-term memory in a single silicon device. I&F neuron circuit emulate the biological neuron characteristics such as integration, threshold triggering, output generation, and refractory period, using floating body MOSFET. The neuron circuit sends feedback signal to the synaptic transistor for long-term memory.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.277-279
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• 2016

Nanowire-FET은 Gate-All-Around (GAA) 구조로 차세대 반도체 소자 구조로 여겨지고 있다. Nanowire-FET은 채널 두께에 따라 $I_D-V_G$ curve에 매우 중요한 영향을 끼친다. 따라서 본 논문은, Edison 시뮬레이션을 이용하여 Nanowire-FET의 Silicon Thickness에 따른 여러 특성을 비교하여 최적 Silicon Thickness에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.384-387
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• 2015

하이퍼바이저를 이용한 가상화 검사(Virtual Machine Introspection)의 하나인 Gibraltar[2]는 자동으로 무결성 명세서를 생성할 수 있고, 보안 위협이 높아지고 있는 데이터 영역에 대해서도 방어가 가능하다는 점에 존재하는 어떤 보안 도구보다 효과적인 시스템으로 여겨지고 있다. 본 연구에서는 루트킷 탐지 도구인 Gibraltar를 Linux/ARM 3.14 버전에서 구현하고, 커널 메모리 자료 구조 추출 자동화 툴을 개발함으로써 기존 연구의 문제점을 해결하여 성능을 개선하였다. 이를 바탕으로 향후 Gibraltar 연구의 추가 개선 방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.198-201
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• 2022

본 논문에서는 소프트웨어에 내장된 취약점의 패턴을 인식하여 찾아내는 딥러닝 기반 취약점 탐색 기술에 대해 소개한다. 특정 소프트웨어의 소스 코드 혹은 바이너리 코드를 분석하여 취약점을 찾아내는 여러 기법들을 살펴본 다음, 딥러닝 기반 바이너리 취약점 탐색 기술의 향후 연구 방향을 조망하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.113-116
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• 2021

동형암호를 활용한 딥러닝 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 딥러닝 모델에는 비선형함수가 활용되고 연산량이 점점 많아지는 추세지만, 이러한 점들은 동형암호 연산의 대표적인 제한사항들이다. 이러한 제한점들을 극복할 수 있는 방안들을 소개하며 그 근거를 간단한 실험들을 통해 증명하여 동형암호 딥러닝 모델 설계를 위한 가이드라인을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.382-384
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• 2021

AI (Artificial Intelligence)기술이 상용화되면서 최근 기업들은 AI 모델의 기능을 서비스화하여 제공하고 있다. 하지만 최근 이러한 서비스를 이용하여 기업이 자본을 투자해 학습시킨 AI 모델을 탈취하는 공격이 등장하여 위협이 되고 있다. 본 논문은 최근 연구되고 있는 이러한 모델 탈취 공격들에 대해 공격자의 정보를 기준으로 분류하여 서술한다. 또한 본 논문에서는 모델 탈취 공격에 대응하기 위해 다양한 관점에서 시도되는 방어 기법들에 대해 서술한다.