Digital Library


Search: "[ keyword: ARIA ]" (29)
    입력 변이에 따른 딥러닝 모델 취약점 연구 및 검증
    김재욱, 박래현, 권태경, Vol. 31, No. 1, pp. 51-59, 2월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.1.51
    주제어: Deep Learning, Mutation, Adversarial machine learning, Deep Learning, Mutation, Adversarial machine learning

    블록 암호 ARIA에 대한 Flush+Reload 캐시 부채널 공격
    배대현, 황종배, 하재철, Vol. 30, No. 6, pp. 1207-1216, 12월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.6.1207
    주제어: Microarchitectural attack, Cache side-channel attack, FLUSH+RELOAD Attack, ARIA, Microarchitectural attack, Cache side-channel attack, FLUSH+RELOAD Attack, ARIA

    적대적 공격에 견고한 Perceptual Ad-Blocker 기법
    김민재, 김보민, 허준범, Vol. 30, No. 5, pp. 871-879, 10월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.5.871
    주제어: Adversarial example, Perceptual Ad-Blocker, Defense-GAN, MagNet, Adversarial example, Perceptual Ad-Blocker, Defense-GAN, MagNet

    Stacked Autoencoder 기반 악성코드 Feature 정제 기술 연구
    김홍비, 이태진, Vol. 30, No. 4, pp. 593-603, 8월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.4.593

    비트 순열 기반 블록암호의 비선형 불변 공격 저항성 연구
    정건상, 김선겸, 홍득조, 성재철, 홍석희, Vol. 30, No. 3, pp. 325-336, 6월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.3.325

    감쇠 요소가 적용된 데이터 어그멘테이션을 이용한 대체 모델 학습과 적대적 데이터 생성 방법
    민정기, 문종섭, Vol. 29, No. 6, pp. 1383-1392, 12월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.6.1383
    주제어: Deep Learning, Adversarial Data Generation, data augmentation, Deep Learning, Adversarial Data Generation, data augmentation

    8비트 마이크로컨트롤러 유닛 상에서 Rainbow 최적화 구현 및 분석
    홍은기, 조성민, 김애영, 서승현, Vol. 29, No. 4, pp. 697-708, 8월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.5.697
    주제어: NIST Post Quantum Cryptography Competition, Multivariate Quadratic-based Signaiture Algorithm, Rainbow, 8bits Microcontroller Unit, NIST Post Quantum Cryptography Competition, Multivariate Quadratic-based Signaiture Algorithm, Rainbow, 8bits Microcontroller Unit

    공개 딥러닝 라이브러리에 대한 보안 취약성 검증
    정재한, 손태식, Vol. 29, No. 1, pp. 117-125, 1월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.1.117
    주제어: Adversarial attack, MNIST, Deep Learning, Security, Autoencoder, Convolution Neural Network, Adversarial attack, MNIST, Deep Learning, Security, Autoencoder, Convolution Neural Network

    Variational Autoencoder를 활용한 필드 기반 그레이 박스 퍼징 방법
    이수림, 문종섭, Vol. 28, No. 6, pp. 1463-1474, 11월. 2018
    10.13089/JKIISC.2018.28.6.1463
    주제어: Software Testing, Fuzzing, Vulnerability, Deep Learning, VAE(Variational Autoencoder), Software Testing, Fuzzing, Vulnerability, Deep Learning, VAE(Variational Autoencoder)

    해밍 웨이트 누출 기반 ARIA 키 확장 SPA
    박애선, 한동국, 최준, Vol. 25, No. 6, pp. 1319-1326, 12월. 2015
    10.13089/JKIISC.2015.25.6.1319