• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.51-59
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• 2017

국가는 전통적으로 국토를 방위하고 국민의 생명과 재산을 보호하는 사명을 가지고 있으며, 이러한 방위의 범위는 지상, 공중, 바다, 우주에 이어 제5의 영역인 사이버 영역을 포함한다. 사이버 영역으로 국가 방위의 범위가 확대 되었지만, 사이버 영역에 있어서는 국가보다는 민간이 더 많은 사이버 관련 출처와 수집수단을 보유하는 정보역전 현상 때문에 정부 주도의 사이버 영역 방위에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 먼저 사이버위협정보를 정의하고 그 특성을 분석하였다. 다음으로 정보역전 현상을 극복하기 위한 각국의 노력과 우리나라의 현 주소를 조사하였고, 그 결과를 바탕으로 정부 주도의 사이버 방위를 위한 국가정보기관의 역할과 사이버위협정보의 민간 공유 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 국가정보기관에서 활용한다면 사이버위기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기반 체계가 마련될 것을 기대해 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.76-82
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• 2017

랜섬웨어를 포함한 악성코드를 빠르게 탐지하여 빅데이터를 보호하기 위해 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝으로 학습된 이미지 분석을 통한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400여개 이상의 데이터를 분석하여 인공신경망 Convolutional neural network 으로 학습하고 데이터를 이미지화 하였다. 추상화된 이미지 그래프로 변환하고 부분 그래프를 추출하여 악성코드가 나타내는 집합을 정리하였다. 제안한 논문에서 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통해 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 실험으로 분석하였으며 학습을 통한 방법을 이용하여 빠르게 추출하였다. 실험결과로부터 인공지능의 딥러닝을 이용한 정확한 악성코드 탐지 가능성과 악성코드를 이미지화하여 분류함으로써 더욱 빠르고 정확한 탐지 가능성을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.357-366
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• 2022

Artificial intelligence (AI) is the replication of human intelligence by computer systems and machines using tools like machine learning, deep learning, expert systems, and natural language processing. AI can be applied in administrative settings to automate repetitive processes, analyze and forecast data, foster social communication skills among staff, reduce costs, and boost overall operational effectiveness. In order to understand how AI is being used for administrative duties in various organizations, this paper gives a critical dialogue on the topic and proposed a framework for using artificial intelligence in organizations. Additionally, it offers a list of specifications, attributes, and requirements that organizations planning to use AI should consider.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.144-150
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• 2023

With progressive advancements in Man-made consciousness (computer based intelligence) and Profound Learning (DL), contributing altogether to Normal Language Handling (NLP), the precision and nature of Machine Interpretation (MT) has worked on complex. There is a discussion, but that its no time like the present the human interpretation became immaterial or excess. All things considered, human flaws are consistently dealt with by its own creations. With the utilization of brain networks in machine interpretation, its been as of late guaranteed that keen frameworks can now decipher at standard with human interpreters. In any case, simulated intelligence is as yet not without any trace of issues related with handling of a language, let be the intricacies and complexities common of interpretation. Then, at that point, comes the innate predispositions while planning smart frameworks. How we plan these frameworks relies upon what our identity is, subsequently setting in a one-sided perspective and social encounters. Given the variety of language designs and societies they address, their taking care of by keen machines, even with profound learning abilities, with human proficiency looks exceptionally far-fetched, at any rate, for the time being.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.28-34
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• 2022

소프트웨어 품질평가에 대해서는 많은 연구가 진행되어왔다. 최근에 인공지능 관련 소프트웨어들이 많이 개발되어지면서 기존 소프트웨어에 인공지능 기능을 평가하기 위한 방안에 대한 연구가 진행되어지고 있다. 소프트웨어 평가는 기능적합성(Functional suitability), 신뢰성(Reliability), 사용성(Usability), 유지보수성(Maintainability), 효율성(Performance efficiency), 이식성(Portability), 상호운영성(Compatibility), 보안성(Security)이란 8가지 품질 특성을 기반으로 평가 되어왔으나 인공지능 기능을 가지고 있는 소프트웨어의 경우는 8가지 품질 특성뿐만 아니라 인공지능 부분의 기능에 대해서 평가를 통해서 확인해야 하는 부분에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 이 부분에서 평가 방안에 대한 내용을 소개하려 한다. 기존에 소프트웨어 품질 평가 방안과 인공지능 부분에서 고려해야 하는 부분에 대한 제시를 통해서 인공지능 소프트웨어의 품질 평가 방안을 제시하려 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.13-26
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• 2023

Recently, the development of wireless network technologies has been advancing in several directions: increasing data transmission speed, enhancing user mobility, expanding the range of services offered, improving the utilization of the radio frequency spectrum, and enhancing the intelligence of network and subscriber equipment. In this research, a series of contradictions has emerged in the field of wireless network technologies, with the most acute being the contradiction between the growing demand for wireless communication services (on operational frequencies) and natural limitations of frequency resources, in addition to the contradiction between the expansions of the spectrum of services offered by wireless networks, increased quality requirements, and the use of traditional (outdated) management technologies. One effective method for resolving these contradictions is the application of artificial intelligence elements in wireless telecommunication systems. Thus, the development of technologies for building intelligent (cognitive) radio and cognitive wireless networks is a technological imperative of our time. The functions of artificial intelligence in prospective wireless systems and networks can be implemented in various ways. One of the modern approaches to implementing artificial intelligence functions in cognitive wireless network systems is the application of fuzzy logic and fuzzy processors. In this regard, the work focused on exploring the application of fuzzy logic in prospective cognitive wireless systems is considered relevant.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.233-240
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• 2019

사이버 공격을 예측하고 대응하기 위해서 수많은 보안 기업 회사에서는 공격기법의 특성, 수법 유형을 빠르게 파악하고, 이에 대한 Security Intelligence Report(SIR)들을 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 SIR들은 방대하며, 형식이 맞춰져 있지 않다. 본 논문은 대량의 비정형한 SIR들에서 정보를 추출하는데 소요되는 시간을 줄이고 효율적으로 파악하기 위해 SIR들에 대해 정형화하고 주요 정보를 추출하기 위해 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다. SIR들의 데이터는 정답 라벨이 없기 때문에 비지도 학습방식을 통해 키워드 추출, 토픽 모델링, 문서 요약, 유사문서 검색 총 4가지 분석기술을 제안한다. 마지막으로 SIR들에서 위협 정보 추출하기 위해 데이터를 구축하였으며, 개체명 인식 기술에 적용하여 IP, Domain/URL, Hash, Malware에 속하는 단어를 인식하고 그 단어가 어떤 유형에 속하는지 판단하는 분석기술을 포함한 총 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.216-222
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• 2021

COVID-19 펜데믹 상황으로 인해 비군사·초국경적으로 발생하는 비전통적 안보위협에 대한 국가적 관심은 더욱 높아지고 있다. COVID-19로부터 발생한 국가적 피해 규모와 강도가 상상을 초월하기 때문이다. 이와 관련하여 육군은 다양한 집단지성 플랫폼을 통해 미래 한반도에서 발생할 수 있는 비전통적 안보위협을 예측하는 노력을 강구하고 있다. 향후 기후변화, 4차 산업혁명 도래에 따른 사회변화 및 기술발전으로 인해 비전통적 안보위협은 다양화될 것이다. 특히, 도시화율, 인터넷 보급률 및 대륙과 해양의 대기가 충돌하는 지리적 위치 등을 고려했을 때 우리나라에 가해질 비전통적 안보위협은 다른 나라의 경우보다 더욱 치명적일 것이다. 따라서 범정부 차원에서 민·관·군·산·학·연의 집단지성 플랫폼을 활용하여 비전통적 안보위협을 예측하는 것이 무엇보다도 중요할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.