오희국 연구실
컴퓨터학부
오희국
오희국 연구실은 컴퓨터 보안, 암호화, 바이너리 분석, 소프트웨어 취약점 탐지, 그리고 블록체인 및 스마트 컨트랙트 보안 등 정보보호 전반에 걸쳐 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 클라우드 환경에서의 데이터 보호, 프라이버시 보장, 안전한 데이터 공유 및 삭제, 그리고 조건부 프록시 재암호화와 검색 가능한 암호화 등 첨단 암호화 기술을 개발하여 실생활에 적용 가능한 보안 솔루션을 제시하고 있습니다.
특히, ARM 및 x86 등 다양한 아키텍처의 바이너리 코드 분석, 함수 매칭, 바이너리 디핑, 그리고 딥러닝 기반의 소프트웨어 취약점 자동 탐지 기술을 선도적으로 연구하고 있습니다. BERT 등 최신 인공지능 모델을 활용하여 코드 내 의미와 문맥을 정밀하게 분석하고, 중간언어(IR) 기반의 교차 아키텍처 분석, 디지털 포렌식 데이터베이스 구축 등 실무에 바로 적용 가능한 기술을 개발하고 있습니다.
블록체인 및 스마트 컨트랙트 보안 분야에서도 이더리움 기반 스마트 컨트랙트의 취약점 분석, 바이트코드 재작성, 분산 투표 시스템, 보험 시스템 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다. 블록체인 환경에서의 프라이버시 보호, 거래 무결성, 탈중앙화 시스템의 신뢰성 확보를 위한 암호화 및 인증 기술 개발에도 집중하고 있습니다.
연구실은 다수의 국내외 특허 출원과 논문 발표, 그리고 산업계와의 협력을 통해 실질적인 보안 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한, 정부 및 산업체 지원 연구과제를 수행하며, 최신 기술 동향을 반영한 실용적이고 혁신적인 연구를 지속적으로 추진하고 있습니다.
오희국 연구실은 정보보호 분야의 이론적 연구와 실무 적용을 아우르며, 미래 정보사회에서 필수적인 신뢰 기반 인프라 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실의 다양한 연구 성과는 국내외 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있으며, 차세대 정보보호 기술의 발전을 선도하고 있습니다.
Mobile Social Networks
Privacy-Preserving Authentication
ARM Code Analysis
컴퓨터 보안 및 암호화 기술
오희국 연구실은 컴퓨터 보안 분야에서 다양한 암호화 기술과 시스템 보안에 대한 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 클라우드 환경에서의 데이터 보호, 프라이버시 보장, 그리고 안전한 데이터 공유를 위한 조건부 프록시 재암호화, 검색 가능한 암호화, 멀티 유저 환경에서의 안전한 데이터 접근 제어 등 다양한 암호화 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 블록체인 기반의 스마트 컨트랙트 보안, 암호화폐 거래의 안전성 강화, 그리고 IoT 환경에서의 경량 암호화 및 인증 프로토콜 등 실생활에 적용 가능한 보안 기술을 폭넓게 다루고 있습니다.
특히, 클라우드 컴퓨팅 및 분산 환경에서 발생할 수 있는 데이터 무결성 검증, 프라이버시 보호, 그리고 안전한 데이터 삭제 및 공유 문제에 대한 실질적인 해결책을 제시하고 있습니다. 연구실은 다양한 암호화 기법의 효율성, 확장성, 그리고 실용성을 높이기 위해 수학적 모델링과 실험적 검증을 병행하며, 실제 산업 현장에서 요구되는 보안 수준을 충족시키는 기술 개발에 집중하고 있습니다.
이러한 연구는 국내외 특허 출원과 다수의 논문 발표로 이어지고 있으며, 산업계와의 협력을 통해 실질적인 보안 솔루션을 제공하고 있습니다. 오희국 연구실의 암호화 및 보안 기술은 미래 정보사회에서 필수적인 신뢰 기반 인프라 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다.
바이너리 분석 및 소프트웨어 취약점 탐지
본 연구실은 바이너리 분석과 소프트웨어 취약점 탐지 분야에서 국내 최고 수준의 연구 역량을 보유하고 있습니다. ARM, x86 등 다양한 아키텍처의 바이너리 코드에 대한 정적·동적 분석, 함수 매칭, 바이너리 디핑(BinDiff), 그리고 머신러닝 기반의 취약점 자동 탐지 기술을 개발하고 있습니다. 특히, BERT 등 최신 딥러닝 모델을 활용한 소스코드 및 바이너리 취약점 탐지, 함수 심볼 예측, 그리고 대규모 커널 바이너리의 패치 분석 등 차별화된 연구를 수행하고 있습니다.
연구실은 기존의 RNN 기반 취약점 탐지의 한계를 극복하기 위해 Transformer 기반의 딥러닝 모델을 도입하여 코드 내 의미적 관계와 문맥을 정밀하게 분석합니다. 또한, Angr와 같은 오픈소스 도구를 활용한 중간언어(IR) 기반 분석, 다양한 아키텍처 간의 교차 바이너리 비교, 그리고 디지털 포렌식 데이터베이스 구축 등 실무에 바로 적용 가능한 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 악성코드 탐지, 소프트웨어 표절 탐지, 디지털 증거 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.
특허로도 다수 출원된 이 연구 분야는 국내외 학술지와 국제 컨퍼런스에서 활발히 발표되고 있으며, 실제 산업 현장에서 요구되는 자동화된 보안 진단 및 취약점 관리 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 오희국 연구실의 바이너리 분석 및 취약점 탐지 연구는 소프트웨어의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 기여를 하고 있습니다.
블록체인 및 스마트 컨트랙트 보안
오희국 연구실은 블록체인 기술과 스마트 컨트랙트의 보안성 향상에 중점을 두고 연구를 진행하고 있습니다. 이더리움 기반의 스마트 컨트랙트에서 발생할 수 있는 다양한 취약점(예: 재진입 공격, 바이트코드 취약점 등)에 대한 분석과, 안전한 스마트 컨트랙트 개발을 위한 시각화 및 자동 분석 도구 개발에 앞장서고 있습니다. 또한, 스마트 컨트랙트의 패치 기술, 바이트코드 재작성, 그리고 블록체인 기반 분산 투표 시스템, 보험 시스템 등 실생활 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다.
특히, 블록체인 환경에서의 프라이버시 보호, 거래 무결성, 그리고 탈중앙화 시스템의 신뢰성 확보를 위한 다양한 암호화 및 인증 기술을 개발하고 있습니다. 연구실은 블록체인 기반 커뮤니티 보험, 분산 학습, 차량 데이터 관리 등 다양한 응용 사례를 통해 블록체인 기술의 실용성과 보안성을 동시에 강화하는 연구를 수행하고 있습니다.
이러한 연구는 특허 출원과 더불어 국내외 학술지 및 컨퍼런스에서 활발히 발표되고 있으며, 블록체인 산업계와의 협력을 통해 실제 서비스에 적용되고 있습니다. 오희국 연구실의 블록체인 및 스마트 컨트랙트 보안 연구는 미래 분산형 서비스의 신뢰성과 투명성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
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3-Multi ranked encryption with enhanced security in cloud computing
오희국
DIGITAL COMMUNICATIONS AND NETWORKS, 2023
2
BinDiff( NN): Learning Distributed Representation of Assembly for Robust Binary Diffing Against Semantic Differences
오희국
IEEE TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING, 2022
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BinDiff?sub?NN?/sub?: Learning Distributed Representation of Assembly for Robust Binary Diffing against Semantic Differences
오희국
IEEE Transactions on Software Engineering, 2021
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스마트컨트랙트 간 다중 트랜잭션 취약점 탐지를 위한 퍼징기술 연구
2
ARM 아키텍처에 특화된 바이너리 수정 기법과 로우-레벨 난독화 기술 연구
3
Rivision History 기반 SW 안전성 검증기술 연구
