AI 기반 클라우드·IoT 보안 및 네트워크 자원 관리

AI-driven Security and Resource Management for Cloud/IoT Networks

연구 내용

딥강화학습과 경량 암호·블록체인 감사 체계를 결합해 프라이버시와 QoS를 함께 관리하는 연구

연결 환경에서 서비스 연속성, 보안, 프라이버시가 동시에 요구됩니다. 연구에서는 Open Radio Access Network 기반 edge slicing에서 xAPP과 Deep Reinforcement Learning을 적용해 slice migration, resource allocation, handover 최적화를 수행하고 QoS를 유지하는 방식을 다룹니다. 또한 cloud computing의 Service Level Agreement 관점에서 품질·제공 체계의 분류와 과제를 정리하고, Fin-tech 모바일 거래 보안에서는 multi-factor authentication의 역할을 검토합니다. Industrial IoT에서는 PRISM-IIoT 형태로 경량 cryptography, fine-grained access control, cascaded deep learning 침입 탐지, blockchain-enabled auditability를 결합해 전송 보안과 추적 가능성을 확보합니다. 아울러 자연재해 데이터의 결측/부재 특성 식별과 빅데이터 감정-성과 분석, LLM 관련 open challenges를 다루며 데이터 분석 확장성을 보강합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

2023년에는 Fin-tech 모바일 거래 보안 관점에서 인증 요소와 multi-factor authentication의 보안 기여를 정리했습니다. 2024년에는 cloud computing SLA의 분류·전망·과제를 다루고, 자연재해 위험도 맵에서 결측/부재 데이터 식별을 위한 Voronoi-Entropy 기반 접근을 제안했습니다. 2025년에는 O-RAN과 Deep Reinforcement Learning을 결합한 동적 네트워크 슬라이싱으로 연속 연결을 목표로 했고, Industrial IoT 프라이버시 보존을 위해 경량 암호화, 침입 탐지, 블록체인 감사추적을 통합한 PRISM-IIoT를 제안했습니다. 또한 빅데이터 분석에서 quantum-inspired 프레임워크를 적용해 감정과 재무 성과의 관계를 평가했습니다. 2026년에는 LLM의 진화와 설계 동향, 개방형 쟁점을 정리해 후속 응용 기반을 마련하는 흐름입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

연속 연결 네트워크 슬라이싱 제어
O-RAN xAPP 기반 QoS 최적화
클라우드 SLA 기반 서비스 관리
모바일 거래 다중인증 보안 강화
Industrial IoT 전송 프라이버시 보호
경량 cryptography 적용 전송 설계
Cascaded Deep Learning 침입 탐지
Blockchain 감사추적 및 규정 준수
자연재해 위험도 지도 데이터 보정
LLM 기반 도메인 문서 이해 지원