부산대학교 정보컴퓨터공학부
AI 보안(이상행위탐지, 프라이버시보전 AI, LLM in Cyber Security, 생성형 AI 취약성), 플랫폼(클라우드 보안, SW 플랫폼 보안, 블록체인, 악성코드)
소프트웨어 및 시스템보안 연구실
yhchoi@pusan.ac.kr
소프트웨어 및 시스템 보안 연구실에서는 확률 통계, 패턴 매칭 알고리즘, 인공지능(데이터 마이닝, 기계 학습, 딥 러닝) 모델 및 알고리즘, 시스템 개발을 진행하고 있습니다. 악성코드 분석 및 탐지, 침입 탐지 및 방지, 블록체인 코드 보안을 위한 핵심 기술을 연구 개발하고 있습니다.
의료데이터 프라이버시 보존 컴퓨팅
의료데이터 분석 Deep Learning 모델을 대상으로 한 데이터 프라이버시 침해 유발 공격 및 방어 기법 연구, Differential Privacy 기반 의료 데이터 처리
인공지능 보안 분석 및 취약성 탐지
악성코드 분석, 블록체인 S/W 및 플랫폼 취약성 분석, 스마트계약 취약성 분석 및 보안
IoT 및 지능정보기반 제조 IT 기술
용접 센싱 데이터 수집 및 분석, 용접 데이터 기반 결함 탐지를 위한 기계 학습 알고리즘
프라이버시 보전 연합 학습과 차분 프라이버시
관람객 궤적 빅데이터 기반 인공지능 시스템 개발, 비컨 이용한 데이터 수집 및 분석
블록체인 스마트 컨트랙트 취약점 탐지
주요 유형별 스마트 컨트랙트 취약점 코드 분석, 딥러닝 기반 취약점 탐지 모델 개발
엣지 클라우드 데이터프라이버시 강화
Domain-Specific Differential Private Noise 생성, Cloud-Edge 간 분산 학습을 위한 Federated Learning 환경 구축
의료데이터 프라이버시 보존 컴퓨팅 기술개발 사업
보안 취약성 대응 및 서비스 신뢰성 강화를 위한 인공지능 분석 모델 개발
IoT 및 지능정보기반 동남권 제조 IT 기술 혁신 및 인재양성
프라이버시 보전 연합 학습과 차분 프라이버시 기반 딥러닝 모델 성능 향상 기법
블록체인 스마트 컨트랙트 취약저 탐지기술 연구
엣지 클라우드 데이터프라이버시 강화를 위한 신기술 연구 및 혁신인재 양성
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
18명
최근 5년 졸업
0명
학위 과정 분포: 석사 9명, 석박통합 4명, 박사 5명 (대학원 18명)
대학원 18명 · 포닥·학부연구생 3명 별도
본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 학위 과정 분포)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 학위 과정 분포는 모든 재학생의 과정이 명확히 분류된 경우에만 표시되며 (분류 미상 학생이 1명이라도 있으면 미표시), k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
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