최지헌
Jiheon Choi
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unidev at ajou.ac.kr
Research interests
Offensive Security, Cloud Computing Security, Adapt security suited for MLOps, Distributed System
Introduction
Jiheon Choi is an undergraduate student at Ajou University. he is interested in research for adapting security suited for MLOps, Distributed Systems.
he has experience that is penetration testing to various kinds of web pages, mobile applications
Publications
2023
2.
최지헌,; 유미리,; 윤대건,; 오상윤,
연합학습에서의 보안 취약점 분석🇰🇷 DomesticConference
2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
, vol. 80, 한국통신학회 2023, ISSN: 2383-8302.
@conference{최지헌2023연합학습에서의,
title = {연합학습에서의 보안 취약점 분석},
author = {최지헌 and 유미리 and 윤대건 and 오상윤},
url = {https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE11227811},
issn = {2383-8302},
year = {2023},
date = {2023-02-28},
urldate = {2023-02-28},
booktitle = {2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
},
volume = {80},
pages = {1201-1202},
organization = {한국통신학회},
abstract = {개인 데이터에 대한 프라이버시 침해 없이 분산 기계학습을 구현하기 위해 연합학습이 제안되었다. 기존 연합학습 기법의 개선을 통해 정확도향상 및 수렴속도 향상을 목표로 하는 새로운 기법들이 등장하고 있어서, 이에 대한 보안 가이드라인이 필요한 상황이다. 본 논문에서는연합학습 구조의 특징으로 나타나는 보안 취약점을 공격형태 별로 구분하고 이에 대한 대응방안을 고찰한다.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
개인 데이터에 대한 프라이버시 침해 없이 분산 기계학습을 구현하기 위해 연합학습이 제안되었다. 기존 연합학습 기법의 개선을 통해 정확도향상 및 수렴속도 향상을 목표로 하는 새로운 기법들이 등장하고 있어서, 이에 대한 보안 가이드라인이 필요한 상황이다. 본 논문에서는연합학습 구조의 특징으로 나타나는 보안 취약점을 공격형태 별로 구분하고 이에 대한 대응방안을 고찰한다.
2022
1.
최지헌,; 송봉섭,; 오상윤,
자율주행 데이터 관리를 위한 백엔드 아키텍처 연구🇰🇷 DomesticConference
2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회, 2022.
@conference{최지헌2022자율주행,
title = {자율주행 데이터 관리를 위한 백엔드 아키텍처 연구},
author = {최지헌 and 송봉섭 and 오상윤},
url = {https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11108453},
year = {2022},
date = {2022-06-01},
urldate = {2022-01-01},
booktitle = {2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회},
journal = {한국통신학회 학술대회논문집},
pages = {1719--1720},
abstract = {자율주행 산업 전반의 발전으로 자율주행 알고리즘의 안정성 검증과 관련한 연구가 활발하다. 하지만, 안정성 검증을 위해 활용되는 데이터의 관리와효과적인 질의가 어려운 문제를 해결하기 위하여 다양한 종류의 차량 주행 데이터, 시뮬레이션 결과로 수집되는 비정형 데이터를 통합하여 데이터웨어하우스에 적재하는 연구를 수행하였다. 정형 데이터 기반으로 하는 기존 데이터 웨어하우스의 한계점을 분석하고 새로이 추가되는 파일 유형혹은 출처의 데이터를 효율적으로 적재 및 질의할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
자율주행 산업 전반의 발전으로 자율주행 알고리즘의 안정성 검증과 관련한 연구가 활발하다. 하지만, 안정성 검증을 위해 활용되는 데이터의 관리와효과적인 질의가 어려운 문제를 해결하기 위하여 다양한 종류의 차량 주행 데이터, 시뮬레이션 결과로 수집되는 비정형 데이터를 통합하여 데이터웨어하우스에 적재하는 연구를 수행하였다. 정형 데이터 기반으로 하는 기존 데이터 웨어하우스의 한계점을 분석하고 새로이 추가되는 파일 유형혹은 출처의 데이터를 효율적으로 적재 및 질의할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.
