컴퓨터보안은 현대 정보화 사회에서 필수적인 연구 분야로, 데이터와 시스템을 외부의 위협으로부터 보호하는 것을 목표로 합니다. 박제만 연구실은 컴퓨터보안의 다양한 영역을 심도 있게 탐구하며, 특히 악성코드 탐지, 시스템 취약점 분석, 그리고 보안 위협 대응 방안 개발에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 점점 더 정교해지는 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위해 필수적입니다. 연구실에서는 최신 보안 위협에 대한 실시간 분석과 대응 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 안드로이드 접근성 악성코드의 피해자 및 악용 벡터를 추출하는 기술, 그리고 원격 코드 배포를 활용한 봇넷 치료 방법 등 혁신적인 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 보안 사고 대응에 직접적으로 활용될 수 있으며, 산업계와 학계 모두에서 큰 관심을 받고 있습니다. 또한, 연구실은 인공지능과 딥러닝 기술을 보안 분야에 접목하여, 메모리 이미지 내 딥러닝 네트워크의 포렌식 분석 등 새로운 연구 주제를 개척하고 있습니다. 이를 통해 기존의 보안 기술을 한 단계 발전시키고, 미래의 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

악성코드와 봇넷은 현대 사이버 보안 환경에서 가장 심각한 위협 중 하나로 꼽힙니다. 박제만 연구실은 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위한 다양한 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 원격 코드 배포 재사용을 통한 봇넷 치료 기술은 기존의 대응 방식과 차별화된 혁신적인 접근법으로 주목받고 있습니다. 연구실에서는 악성코드의 동작 원리와 감염 경로를 심층적으로 분석하여, 피해 확산을 최소화하고 신속하게 시스템을 복구할 수 있는 방법을 개발합니다. 이를 위해 최신 악성코드 샘플을 수집·분석하고, 실험 환경에서 다양한 대응 시나리오를 검증합니다. 이러한 연구는 실제 보안 현장에서 즉각적으로 적용될 수 있는 실용적인 결과를 도출하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 연구실은 봇넷의 구조와 통신 방식, 그리고 감염된 시스템의 특성을 파악하여, 자동화된 대응 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 대규모 사이버 공격에도 신속하게 대응할 수 있으며, 사회 전반의 정보보호 수준을 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다.