CSOS LAB
소프트웨어학과 조성제
CSOS LAB는 소프트웨어학과 소속 연구실로, 안드로이드 악성코드 탐지, 차량 포렌식, 스마트 빌딩 보안 등 다양한 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 안드로이드 악성코드 탐지 분야에서는 머신러닝을 활용한 고도화된 탐지 기법을 개발하여 관련 특허를 다수 보유하고 있으며, 최근에는 크로스플랫폼 개발 프레임워크를 이용한 멀웨어 탐지 시스템을 연구하고 있습니다. 차량 포렌식 분야에서는 차량 AVN 동기화 데이터 수집 및 EDR 분석기법 연구를 통해 자동차 내외부 아티팩트 수집 및 분석 기술을 개발하고 있으며, 스마트 빌딩 보안 분야에서는 LLM 기반의 침입탐지 시스템을 개발하여 스마트빌딩의 사이버 보안을 강화하고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 산학협력 프로젝트를 진행하며, 지속적으로 혁신적인 연구를 이어가고 있습니다.
Android Malware Detection
Vehicle Forensics
Smart Building Security
자동차 디지털 포렌식 및 로그 분석
자동차 디지털 포렌식 연구는 차량 진단 앱과 인포테인먼트 시스템에서 생성된 데이터와 로그를 분석하여 중요한 정보를 추출하는 기술을 개발합니다. 이 연구는 차량 내부 시스템의 작동 상태를 모니터링하고, 사고 발생 시 원인을 규명하는 데 도움을 줍니다. 또한, 차량의 다양한 전자 장치와 통신 네트워크에서 발생하는 데이터를 통합 분석하여 보다 정확한 진단을 가능하게 합니다. 이를 통해 자동차 산업에서의 안전성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다.
스마트 빌딩을 위한 사이버 보안 기술 개발
스마트 빌딩의 에너지 및 환경 통합 관리 시스템을 위한 사이버 보안 기술을 연구합니다. 이 연구는 LLM 기반의 침입 탐지 시스템을 개발하여 스마트 빌딩 내 다양한 기기와 시스템을 보호하는 데 중점을 둡니다. 지능형 건물 관리 시스템의 취약점을 분석하고, 실시간으로 발생할 수 있는 사이버 공격을 탐지하고 차단하는 기술을 개발하여 스마트 빌딩의 안전성을 확보합니다. 이 기술은 에너지 효율성을 높이고, 환경 보호를 위한 스마트 빌딩 운영의 필수 요소로 자리잡을 것입니다.
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Automotive digital forensic through data and log analysis of vehicle diagnosis Android apps
Jeeheun Jung, Minkyu Park, Sangchul Han, Seong-je Cho
Forensic Science International: Digital Investigation, 2024
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Predicting Bus Travel Time in Cheonan City through Deep Learning Utilizing Digital Tachograph Data
Ghulam Mustafa, Youngsup Hwang, Seong-Je Cho
Electronics, 2024
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모바일 플랫폼 기반 차량 포렌식을 위한 효과적/지능적 프레임워크 An Effective/Intelligent Framework for Vehicle Forensics based on Mobile Platforms
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이벤트 기반 실험시스템 구축을 통한 자동차 내*외부 아티팩트 수집 및 통합 분석 기술 개발 Development of Collection and Integrated Analysis Methods of Automotive Inter/Intra System Artifacts through Construction of Event-based experimental system
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스마트빌딩을 위한 사이버 보안 기술 개발 (LLM 기반의 침입탐지 시스템 개발) Development of Cyber-Physical Security for Smart Buildings