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    비지도학습 오토 엔코더를 활용한 네트워크 이상 검출 기술
    강구홍, Vol. 30, No. 4, pp. 617-629, 8월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.4.617

    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

    비프로파일링 기반 전력 분석의 성능 향상을 위한 오토인코더 기반 잡음 제거 기술
    권동근, 진성현, 김희석, 홍석희, Vol. 29, No. 3, pp. 491-501, 5월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.3.491
    주제어: Side-Channel Analysis, Non-Profiled Attack, Deep Learning, Auto-Encoder, Preprocessing, Side-Channel Analysis, Non-Profiled Attack, Deep Learning, Auto-Encoder, Preprocessing

    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)

    확장성을 고려한 다수결 게이트 기반의 QCA 4-to-2 인코더 설계
    김태환, 전준철, Vol. 26, No. 3, pp. 603-608, 6월. 2016
    10.13089/JKIISC.2016.26.3.603

    JPEG 압축 영역에서의 리버서블 워터마킹
    최학남, 최종욱, 김학일, 김종원, Vol. 17, No. 6, pp. 121-130, 12월. 2007
    10.13089/JKIISC.2007.17.6.121