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Software and System Security Laboratory

부산대학교 정보컴퓨터공학부

최윤호 교수

Big Data Anomaly Detection

Adversarial Learning

Intrusion Detection Systems

Software and System Security Laboratory

정보컴퓨터공학부 최윤호

소프트웨어 및 시스템 보안 연구실은 정보보안, 네트워크 보안, 컴퓨터 보안 등 다양한 보안 분야를 아우르며, 첨단 정보기술 환경에서 발생하는 새로운 보안 위협에 대응하기 위한 핵심 기술을 연구합니다. 본 연구실은 네트워크 침입 탐지, 악성코드 분석, 블록체인 보안, 프라이버시 보호 등 다양한 주제를 중심으로 실질적이고 혁신적인 보안 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 고속의 패턴 매칭 알고리즘, 다중 코어 기반 네트워크 침입 탐지 시스템, 블록체인 및 스마트 계약의 취약점 분석, 프라이버시 보호를 위한 암호화 기반 기계학습 등 다양한 첨단 기술을 융합하여 실시간 보안 위협을 효과적으로 탐지하고 차단하는 방법론을 선도적으로 연구하고 있습니다. 또한, 인공지능 및 빅데이터 기술을 활용한 이상 탐지, 적대적 공격 및 방어, 백도어 탐지 등 최신 보안 이슈에 대응하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 프라이버시 보호와 데이터 활용의 조화를 위해 차분 프라이버시, 프라이버시 보존 딥러닝, 연합학습 등 다양한 프라이버시 보호 기술을 연구하며, 의료, 금융, 스마트팩토리 등 민감한 정보를 다루는 산업 현장에 실제 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 학술지 논문, 특허, 산학협력 프로젝트 등을 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다. 아울러, 클라우드, 사물인터넷, 빅데이터, 스마트팩토리, 의료 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 고성능 소프트웨어 및 지능형 서비스 개발에도 주력하고 있습니다. 금융 이상 거래 탐지, 스마트팩토리 결함 예측, 의료 데이터 분석 등 산업 현장의 실질적 문제 해결을 위한 소프트웨어 플랫폼과 서비스 개발을 통해 산업 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다. 본 연구실은 앞으로도 인공지능, 빅데이터, 프라이버시 보호, 네트워크 및 시스템 보안 등 다양한 첨단 기술을 융합하여, 안전하고 신뢰할 수 있는 정보화 사회 구현에 앞장설 것입니다. 실용성과 혁신성을 겸비한 연구를 통해 미래 정보보안 분야의 선도적 역할을 지속적으로 수행할 계획입니다.

Big Data Anomaly Detection
Adversarial Learning
Intrusion Detection Systems
지능형 네트워크 및 시스템 보안
지능형 네트워크 및 시스템 보안은 본 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나로, 네트워크와 시스템 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협에 대응하기 위한 첨단 기술을 개발합니다. 특히, 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS), 악성코드 분석, 블록체인 보안, 프라이버시 보호 등 다양한 영역에서 실시간으로 발생하는 보안 위협을 효과적으로 탐지하고 차단하는 방법론을 연구합니다. 이를 위해 패턴 매칭 알고리즘, 딥러닝 기반 이상 탐지, 로그 상관성 분석 등 다양한 기법을 융합하여 고도화된 보안 솔루션을 개발하고 있습니다. 연구실에서는 고속의 패턴 매칭 알고리즘을 활용하여 대용량 네트워크 트래픽에서 악의적인 패턴을 신속하게 탐지하는 기술을 선도적으로 개발하였으며, 다중 코어 환경에서의 부하 분산 및 실시간 처리 성능 향상을 위한 아키텍처 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 또한, 블록체인 및 스마트 계약의 취약점 분석, 프라이버시 보호를 위한 암호화 기반 기계학습 등 신흥 보안 위협에 대응하는 다양한 연구가 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 연계되어 금융, 스마트팩토리, 의료 등 다양한 분야에서 실질적인 보안 강화 효과를 제공하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능 및 빅데이터 기술과 결합된 차세대 보안 기술을 지속적으로 개발하여, 안전한 정보화 사회 구현에 기여할 것입니다.
프라이버시 보호 및 인공지능 기반 보안 기술
프라이버시 보호와 인공지능 기반 보안 기술은 최근 데이터 활용이 급증함에 따라 더욱 중요해진 연구 분야입니다. 본 연구실은 차분 프라이버시(Differential Privacy), 프라이버시 보존 딥러닝(PPDL), 연합학습(Federated Learning) 등 다양한 프라이버시 보호 기술을 연구하고 있으며, 이를 실제 데이터 분석 및 예측 시스템에 적용하고 있습니다. 특히, 의료, 금융, 스마트팩토리 등 민감한 정보를 다루는 산업에서 데이터의 안전한 활용을 위한 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 인공지능 기반 보안 기술 분야에서는 이상 탐지, 악성코드 탐지, 적대적 공격(Adversarial Attack) 및 방어, 백도어 탐지 등 다양한 보안 위협에 대응하기 위한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 이미지 및 로그 데이터에서의 이상 징후 탐지, GAN 및 Autoencoder를 활용한 비정상 행위 탐지, XAI(설명 가능한 인공지능)를 활용한 보안 모델의 투명성 확보 등 첨단 연구가 진행 중입니다. 이러한 연구는 실제로 다양한 국내외 학술지 및 특허, 산학협력 프로젝트를 통해 검증되고 있으며, 프라이버시와 보안이 조화를 이루는 데이터 활용 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능과 프라이버시 보호 기술의 융합을 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 정보 사회를 실현하는 데 앞장설 것입니다.
고성능 소프트웨어 및 스마트 서비스 개발
본 연구실은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 고성능 소프트웨어 및 스마트 서비스 개발에도 주력하고 있습니다. 클라우드, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 스마트팩토리, 의료 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 소프트웨어 플랫폼과 지능형 서비스의 설계 및 구현을 연구합니다. 특히, 대규모 데이터 처리, 실시간 예측 및 분석, 결함 탐지 및 예측, 작업 스케줄링 등 산업 현장에서 요구되는 다양한 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 솔루션을 개발하고 있습니다. 금융 분야에서는 이상 거래 탐지, 블록체인 기반 핀테크 서비스, 스마트 계약의 자동화 및 보안 강화 등 혁신적인 기술을 적용하고 있습니다. 스마트팩토리 분야에서는 센서 데이터 기반 결함 예측, 생산 공정 최적화, 작업량 스케줄링 등 생산성 향상과 품질 관리를 위한 지능형 시스템을 개발하고 있습니다. 의료 분야에서는 환자 데이터 분석, 질병 예측, 의료 보조 데이터 생성 등 데이터 기반의 맞춤형 의료 서비스 구현에 기여하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 개발 연구는 실제 산업체와의 협력 프로젝트, 정부 과제, 특허 출원 등 다양한 방식으로 실용화되고 있으며, 산업 현장의 경쟁력 강화와 혁신적인 서비스 창출에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 첨단 소프트웨어 기술과 산업 응용의 융합을 통해 미래 사회의 핵심 인프라를 구축하는 데 기여할 것입니다.
1
Dynamic Nonparametric Random Forest Using Covariance
Seok-Hwan Choi, Jin-Myeong Shin, Yoon-Ho Choi
Security and Communication Networks, 1970
2
w-Bit Shifting Non-Adjacent Form Conversion
Doo-Hee Hwang, Yoon-Ho Choi
KSII Transactions on Internet and Information Systems, 1970
3
The complete list of prime knots whose flat plumbing basket numbers are 6 or less
Yoon-Ho Choi, Yun Ki Chung, Dongseok Kim
World Scientific Journal of Knot Theory and Its Ramifications, 1970
1
블록체인 합의 알고리즘 분석과 전력응용산업 활용 가능성 검토
KEPRI
2020년 ~ 1970년
2
에너지 효율화를 위한 사물인터넷 플랫폼 개발 및 창의적 인재양성
MKE
2017년 ~ 2019년 12월
3
IoT/CPS 허브용 상황인지 기반 침입 탐지 및 방지 핵심 기술 개발
NRF
2015년 11월 ~ 2018년 10월