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졸업생 명단
졸업년월
구분
이름
이메일
2019.2
M.S
지용선
jysidea@naver.com
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교수 /
신용태
소속 :
숭실대학교 컴퓨터학부 전임교수
주소 :
서울특별시 동작구 사당로 50 (상도동), 정보과학관 422호 신용태교수님 연구실
연락처 :
+82-(0)2-820-0681
이메일 :
shin@ssu.ac.kr
연구분야
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컴퓨터 네트워크, 그룹통신, 분산 컴퓨팅, 인터넷 프로토콜, 초고속 통신망, 전자상거래 기술
학력
기간(부터-까지)
학 력
전 공
학 위
1981.03 ~ 1985.02
한양대학교
산업공학
학사
1987.08 ~ 1990.12
Univ. of Iowa
Computer Science
석사
1991.01 ~ 1994.05
Univ. of Iowa
Computer Science
박사
경력
기간(부터-까지)
소 속 기 관
1995.3 ~ 현재
숭실대학교 컴퓨터학부
2014.5 ~ 현재
숭실대학교 소프트웨어특성화대학원
2000.4 ~ 현재
(주)디지캡
2013.12 ~ 현재
경기도 정보화위원회
2007.6 ~ 현재
대검찰청 디지털수사 자문위원회
2013.4 ~ 현재
경찰청 4대 사회악 정책자문위원회
2015.6 ~ 현재
국립중앙도서관 디지털도서관 위원회
2007.6 ~ 현재
법무부 자체평가위원회
2013.1 ~ 현재
한국정보통신윤리지도자협회
2015.10 ~ 현재
한국문화정보원
2016.5 ~ 현재
㈜SR 자문위원회
2018 ~ 현재
SW중심대학(스파르탄SW교육원)
2015.1 ~ 2015.12
(사)개방형컴퓨터통신연구회
2014.1 ~ 2014.12
한국인터넷윤리학회
2015.3 ~ 2015.12
한국정보과학회
2013.1 ~ 2013.12
한국인터넷정보학회
2010.3 ~ 2013.2
(사)개방형컴퓨터통신연구회
2012.1 ~ 2012.12
한국정보처리학회
Introduction
Professor
ICN Lab
Projects
Ongoing Projects
- 블록체인을 활용한 COVID-19 백신 접종 이력 관리 시스템
- 모바일 자원을 활용한 인공지능 기반 사용자 패턴 분석 및 스마트홈 IoT 외부 침입 차단 시스템
- 지능형 사이버 위협 대응 기술 개발 및 인력 양성
Completed Projects
Publications
Journals
- International
- Domestic
Conferences
- International
- Domestic
Patents
Archive
Press Release
Distribution Data
Other Data
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Questions
[ Ongoing Projects ]
Projects
Ongoing Projects
지능형 사이버 위협 대응 기술 개발 및 인력 양성
Generative AI에 대한 BERT 기반 텍스트 생성 판별 기법 연구
메타버스 환경에서 비정상적 행동 탐지 모델 기반의 오토 세이프존 시스템
OTT 콘텐츠 저작권 보호 기술 개발 및 적용을 위한 저작권기술(+법) 융합인재양성
Completed Projects
블록체인을 활용한 COVID-19 백신 접종 이력 관리 시스템
모바일 자원을 활용한 인공지능 기반 사용자 패턴 분석 및 스마트홈 IoT 외부 침입 차단 시스템
Ongoing Projects
Projects
Ongoing Projects
프로젝트 명
모바일 자원을 활용한 인공지능 기반 사용자 패턴 분석 및 스마트홈 IoT 외부 침입 차단 시스템
분야
미흡한 기존 IoT 디바이스의 보안 취약점 대응 방안
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한국인터넷진흥원은 20년 2월에 IoT에서 보안 이슈 해결을 위해 IoT에서 자동 처리하는 개인정보 보호 10대 수칙을 발표하였음
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10대 수칙은 개인정보 처리 내용에 대한 정보주체의 이해, 사후적 대응보다는 사전예방, 개인정보처리자의 관행개선의 세 가지 항목을 배경으로 이를 해소하기 위하여 발표되었음
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10대 수칙은 기획, 설계, 점검의 대분류로 구분되며 각각의 내용은 개인정보 수집과 취급에 대한 내용이 주를 이루고 있어, 실질적인 보안 취약점 대책에는 거리가 있으며, IoT 디바이스 해킹 방지법으로 디바이스 사용자에게 주의해야하는 사항을 제공하고 있음
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현재 상용화된 IoT 디바이스의 보안 대책을 위한 솔루션들은 주로 데이터를 암호화하여 정보를 은닉하는 방식을 채택하고 있으며, 계정을 탈취당하는 경우에 대해서는 보안 취약점을 가지고 있음
모바일 자원과 인공지능을 활용한 스마트홈 IoT 디바이스 보안 기능 제공의 필요성
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기존의 스마트홈 IoT의 보안 솔루션은 홈 게이트웨이 또는 추가적인 디바이스를 통해 제공되고 있어, 이를 적용하기 위한 비용이 발생하기 때문에 사용자가 쉽게 접근하지 못하는 문제가 있음
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스마트홈 IoT 디바이스들의 보안사고가 계속 증가하는 추세이기 때문에 사용자가 큰 비용을 들이지 않고 쉽게 보안 서비스를 제공받을 수 있는 대안이 필요함
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인공지능 학습을 통해 보안 서비스를 제공 받기 위해서는 많은 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에, 추가적인 디바이스가 필요하였음
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이를 해결하기 위해 최근 구글의 Tensorflow, 페이스북의 PyTorch에서 모바일 디바이스에 적용하기 위한 경량 인공지능 프레임워크를 활용하여 모바일 자원을 활용하여 보안 기능을 제공 가능
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기존의 서버에서 수행하는 스마트홈 IoT 디바이스의 사용자 패턴 분석 기능을 경량화하고 이를 모바일에 적용시켜 추가적인 디바이스 없이 보안 기능을 수행할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 연구가 필요함
연구내용
기존 서버에서 수행하는 사용자 패턴 학습 및 침입 차단기능 고도화
스마트홈 IoT 침입 탐지 인공지능 학습모델의 경량화를 위한 연구
경량화된 인공지능 모델을 탑재한 모바일 어플리케이션 개발
허가되지 않은 접근 발생 시 자동적인 대응 프로세스 개발