정보보안연구실
데이터의 활용 분야가 나날이 확장됨에 따라 데이터의 수요가 증대되고 있습니다.
그러나 프라이버시 또는 보안이 요구되는 데이터 활용에 제약이 있으며 데이터 분석 및 활용이 저해되고 있습니다.
본 연구실은 데이터의 프라이버시 및 보안을 지키면서도 자유로운 분석 및 처리를 가능하게하는
데이터 보안 기술 및 이를 응용한 인증 및 시스템 보안에 대해 연구하고 있습니다.




동형암호 응용연구

- Private AI의 핵심이 되는 기술
- 데이터를 암호화된 상태로 기계학습 및 분류를 가능하게 하는 동형암호를 이용
- 다양한 기계학습 알고리즘을 구현, 활용

 인공지능과 데이터 보안을 모두 이룰 수 있도록 하는 연구

보안이 요구되는 데이터 활용

- 프라이버시 보존 통계 분석
- 동형암호 기반 Private-AI 알고리즘 활용 및 평가
- 얼굴인식 등의 데이터 프라이버시가 필요한 환경에서의 인증 구현 및 활용

 데이터 프라이버시가 중요한 데이터의 활용을 위한 연구


안전한 Capcha에 대한 연구

- 현존하는 Capcha 알고리즘들은 다양한 기계학습 알고리즘 기반 공격에 취약

 기계학습 알고리즘의 적용을 어렵게하여 Capcha의 특성인 인간개입을 보장할 수 있는 알고리즘을 연구

인증에 관한 연구

- 블록체인의 등장에 따른 다양한 기능의 인증

 Universal Wallet 기반 Credential Interaction에 대한 연구