Enhancing software security by identifying and fixing vulnerabilities through novel system-level techniques that automatically detect latent vulnerabilities in low-level software. Focus on improving effectiveness and efficiency of automated vulnerability discovery.
Design and implementation of systems leveraging hardware security features like ARM TrustZone and software techniques such as micro-hypervisor or compiler-based methods to achieve trustworthy and confidential computing for sensitive data protection.
Investigating novel approaches leveraging state-of-the-art machine learning techniques to address challenges in reverse engineering, moving beyond traditional heuristic-based solutions to automate labor-intensive reverse engineering tasks.
Moneta
ReUSB
Agamotto
PeriScope
ASGARD
GuardiaNN
XBA
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
10명
최근 5년 졸업
2명
재학생 출신대학 분포: 기타 국내/해외 9명, UNIST/GIST/DGIST 1명
본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 출신대학 카테고리)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 분포는 k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
수집 중
수집 중
논문 데이터가 수집되면 연구 키워드가 자동 추출됩니다
컴퓨터공학 분야 602개 연구실 중
2026벤치마킹: 국제 학술지(IF) 논문 수 0, 상위 100%
Top 100%
벤치마킹: 피인용 수 0, 상위 100%
Top 100%
벤치마킹: 평균 Impact Factor 수집 중