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분류 알고리즘의 유형 정의- 기계 학습에서 사용되는 지도 학습(Supervised Learning) 기법 중 하나로, 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 수행하는 알고리즘 키워드- 지도학습, KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM, Logistic Regression 절차훈련 데이터 수집 - 각 데이터 포인트에 대한 클래스 레이블이 포함된 라벨링 된 훈련 데이터를 수집  데이터 전처리 - 훈련 데이터를 정제하고 준비하는 과정으로, 누락된 값이나 이상치를 처리하고 특성을 정규화하는 등의 작업을 수행  특성 선택 - 중요한 특성을 선택하거나 불필요한 특성을 제거  알고리즘 선택 - 적절한 Classification 알고리즘을 선택  모델 훈련 - 훈련 데이터를 사용하여 모델을 .. 2024. 9. 20.
U-Net 정의- 넓은 범위의 이미지 픽셀로부터 의미 정보를 추출하고 의미정보를 기반으로 각 픽셀마다 객체를 분류하는 U 모양의 아키텍처를 가지는 FCN(Fully-Convolution Network) 기반 인공지능 모델 키워드- 이미지 세그멘테이션, Contracting, Bottle Neck, Expanding, Skip Connection 메커니즘 기술요소수축 경로(Contracting Path) - 3×3 Convolution Layer + ReLu + BatchNorm (No Padding, Stride 1) * 2번 수행 - 2×2 Max-polling Layer (Stride 2) - 점진적으로 넓은 범위의 이미지 픽셀을 보며 의미정보(Context Information)을 추출 전환 구간(Bottle.. 2024. 9. 20.
GNN(Graph Neural Network) 정의- 복잡한 연결 관계와 객체 간의 상호 의존성을 지닌 그래프 데이터의 더 나은 표현(representation)을 위한 학습 방법 키워드- 그래프 데이터(노드, 엣지), Transforamtion, Aggregate, Combine, Readout 메커니즘 기술요소변환(Transforamtion) - 비유클리드 공간상에 존재하는 복잡한 형태의 데이터를 신경망 학습에 적합한 형태로 변환 - 인접 행렬(adjacency matrix): 그래프의 노드 간 연결 정보 - 노드 특징행렬(node feature matrix): 그래프의 노드 속성 취합(Aggregate) - 각각의 레이어(layer)에서는 타겟 노드에 인접한 모든 이웃 노드들의 은닉 변수(hidden state) 정보를 취합(aggregate).. 2024. 9. 20.
SNN(Spiking Neural Network) 정의- 두뇌에서 실제로 정보가 전달되고 가공되는 과정을 모사하여, 뇌를 구성하는 뉴런과 시냅스로 이루어진 신경망 구성 방식으로 인공지능을 구현하는 기술 키워드- 신경망, 뉴런, 시냅스, 가중치, 저전력 메커니즘 기술요소Input - Synapse - 수상돌기(dendrit) 역할을 하는 Spiking 전송 - Weight - 시냅스의 가중치를 곱하여 뉴런 전달  Hidden - Neuron - 막전위(membrane potential) 값이 문턱전압 (threshold voltage)을 넘게 되면 출력으로 전달  Output - Output Spike - 축삭돌기(axon) 역할을 하는 Spiking 전송 - Initialized - 뉴런 내부의 막전위 값 초기화 참고STDP(Spike-timing-de.. 2024. 9. 20.
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 정의- 부스팅(Boosting)을 할 때 경사하강법(Gradient Descent)을 이용해 순차적 탐색하여 틀린 것에 가중치를 부여하는 것을 병렬처리 기반으로 수행하는 인공지능 알고리즘 키워드- 틀린 것에 가중치, 병렬처리, 과적합 규제, 유사도 점수, 이득 메커니즘 기술요소파라미터유사도 점수(Similarity Score) - 초기 예측치에 따라 트리를 분기하고 각 분기된 Leaf의 유사도 계산 - 람다: 과적합을 방지하는 정규화 매개번수이득(Gain) - 트리 가지의 유사도 점수를 모두 더한 값 - 이득이 트리의 가지를 유지 - (각 Leaf의 유사도 점수 합) - Root의 유사도 점수 하이퍼 파라미터 일반파라미터 - 부스팅을 수행할 때 트리를 사용할지, 선형 모델을 사용할지 선택 [R에서 사용하.. 2024. 9. 20.
Random Forest 와 Adaboost 정의Random Forest : 의사결정 트리(Decision Tree)에 배깅(Bagging)의 개념을 적용시킨 앙상블 기법 Adaboost : 부스팅(Boosting) 기법에서 과소적합한 약 분류기(Weak Classifier)에 높은 가중치로 업데이트 하는 앙상블 기법 키워드- DB(Decision tree, Bagging), 약강가(약 분류기, 강 분류기, 가중치)- 앙상블, 의사결정트리+배깅, 보팅, Bootstrap, 약분류기, 강분류기, 가중치 메커니즘Random Forest의사결정 트리 (Decision Tree) - 배깅(Bagging)에 사용된 핵심 분류/회귀 모델 부트스트래핑 (Bootstrapping) - 전체 원본 데이터 세트에서 중복을 허용하여 복원 추출이 가능한 데이터 샘플링 .. 2024. 9. 20.
연합학습(Federated Learning) 정의- 저장 데이터를 직접 공유하지 않는 다수의 로컬 기기와 하나의 중앙 서버가 협력하여 AI 모델을 학습하는 분산형 머신 러닝(Machine Learning) 키워드- 분산, 프라이버시 보호, 지역모델, 전역모델, 취합, 갱신, FedSGD, FedAVG, 차등정보보호, 동형암호, 다자간계산 메커니즘 기술요소① 전역(Global) 모델 분배(Broadcast) - 서버는 사전에 정의한 최적 참여자를 선정한 후 각 단말로 수행해 야 할 작업 관련 정보를 전달  ② 지역 모델 갱신(Local Update) - 단말에 저장된 개인 데이터를 사용하여 로컬 AI 모델을 생성  ③ 지역 모델 취합(Aggregate) - 서버와 접속 등 특정 조건 만족 시, 단말은 생성한 로컬 AI 모델 결과값(파라미터)을 압축・.. 2024. 9. 20.
유사도(Similarity) 정의- 데이터 간의 유사도를 정의하여 그 유사도가 가까운 것부터 순선 대로 묶어 가는 방법- 유사도 측정을 통하여 군집을 형성함으로 물리적 거리가 가까운 항목들을 동일 집단으로 묶음으로 거리기반과 유사도 기반을 척도로 사용 - 거리 기반 척도 : 맨하튼 거리, 유클리드 거리, 마할라노 거리, 민코스프키거리, 해밍거리 등 - 유사도 기반 척도 : 자카드 계수, 코사인, 단순매칭계수, 피어슨상관관계계수 등 - 클러스터링 평가 지표로는 실루엣 계수(silhouette score)와 응집도(Inertia) 이용 키워드- 교집합/합집합, -1,0,1, 군집내, 군집외 메커니즘 기술요소자카드 유사도(Jaccard Similarity)코사인 유사도(Cosine Similarity)실루엣 계수(Silhouette Co.. 2024. 9. 20.
오토인코더(Autoencoder) 정의- 비지도방식으로 훈련하고, 해당 입력 데이터를 최대한 압축시킨 후, 데이터의 특징을 추출하여 다시 본래의 입력 형태로 복원시키는 신경망- 데이터 압축, 차원의 저주 예방, 특성 추출 키워드- Encoder, Decoder, Latent Variable, 차원의 저주 예방, 특성 추출 메커니즘 기술요소인코더 - 인지네트워크(recognition network) - 특성에 대한 학습을 수행  은닉층 - 모델의 뉴런 개수가 최소인 계층 (Latent Space) - 차원이 가장 낮은 입력 데이터의 압축 표현이 포함  디코더 - 생성 네트워크(generative network) - 은닉층에서 압축된 데이터를 원래대로 재구성(reconstruction)하는 역할 - 최대한 입력에 가까운 출력을 생성  잠재 .. 2024. 9. 20.
VAE(Variational Autoencoder) 정의- 평균(μ)과 표준편차(σ)를 학습하여 사후확률을 최대화 하여 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술 키워드- 평균, 표준편차, 사후확률, 생성형 모델, Encoder, Decoder, Latent Space 메커니즘 기술요소Encoder - Input Layer - 학습할 x의 입력 데이터 - Encoder - 입력 데이터의 차원을 축소하여 학습, Auto Encoder 사용  Latent Space - 평균, 표준편차 벡터 - Input 값의 평균과 표준편차를 학습한 벡터 값 - Sample Latent - 평균, 표준편차를 통한 사후 확률 추론. - 변분추론을 통하여 근사적으로 학습  Decoder - Decoder - 사후 확률을 최대화하는 확률 분포를 학습하여 네트워크의 .. 2024. 9. 20.
전자서명(Digital Signature) / 디지털 서명 정의- 공개키 인프라를 이용하여 해시함수를 통해 축약된 메시지를 송신자의 개인키로 암호화한 “서명”을 첨부함으로써 누구나 송신자가 서명한 메시지의 원본성을 확인할 수 있는 기술- 위조불가, 인증, 재사용불가, 변경불가, 부인방지키워드- 위조불가, 서명자 인증, 부인방지, 변경불가, 재사용불가, HASH, MD생성, 개인키, 공개키, PKI, SSL, 임베디드 Secure Boot 메커니즘 기술요소 공개키 암호화 방식:개인키와 공개키 쌍을 사용합니다.개인키는 서명자만 소유하고, 공개키는 불특정 다수에게 공개됩니다.RSA, DSA, ECDSA 등의 알고리즘이 사용됩니다.해시 함수:문서의 무결성을 보장하기 위해 사용됩니다.원본 문서를 고정된 길이의 해시값으로 변환합니다.디지털 인증서:공개키와 소유자 .. 2024. 9. 13.
이중 서명(Dual Signature) SET(Secure Electronic Protocol)의 기반 기술. 이중 서명(Dual Signature)정의- 구매정보와 지불정보에 대한 해시(hash) 값을 자신의 비밀키로 암호화하는 방식으로 구매 정보와 지불 정보를 각각 다른 키로 암호화되어, 판매자는 구매정보만, 금융기관은 지불정보만 알 수 있도록 하는 전자 서명 키워드- SET, 해시, 메시지 다이제스트, 공개키/비밀키, 구매정보/결제정보 메커니즘 DS의 과정은 위와 같다.1. PI 와 OI를 각각 hash 함수를 돌려 160비트 짜리 PIMD, OIMD (PI Message Digest, OI Message Digest)를 생성 2. PIMD와 OIMD를 합쳐서 또 hash를 돌려서 POMD 라는 메세지 다이제스트를 생성3. POMD.. 2024. 9. 13.
양자내성암호(Post-Quantum Crytography) 정의-양자 컴퓨터의 보안 위협에 대응할 수 있는 암호 기술로, 양자 컴퓨터의 연산능력으로도 풀 수 없는 수학적난제를 활용한 암호화 기술 키워드-다변수기반 암호, 코드기반 암호, 격자기반 암호, 아이소제니기반 암호, 해시기반 전자 서명 메커니즘 기술요소다변수기반(Multivariate-based)암호- 안전성과 연산 효율성을 위해 주로 이차함수를 사용- 키 사이즈가 크기 때문에 주로 서명 기법에 이용됨 - Rainbow 코드기반(Code-based) 암호- 행렬연산이라 연산속도가 빠름- 복호화가 암호화에 비해 연산 속도가 느리고 키사이즈가 큼- McEliece 격자기반(Lattice-based) 암호- LWE(Learning with Errors)등의 문제를 푸는 어려움을 기반으로 설계됨 - .. 2024. 9. 13.
양자암호화 프로토콜(BB84, COW04) 정의- 0비트의 상태를 나타내는 편광 2가지와 1비트의 상태를 나타내는 편광 2가지를 정의 한 다음 십자필터와 대각필터를 통해 측정함으로써,안전하게 키를 교환하는 방법 메커니즘참고(양자암호통신 장비 주요기술)주요기술기술요소설명키분배장비(QKD)기술APD(AvalanchePhotodiode)통신 파장영역에서의 광 흡수율이 높고, 구동전압이 낮아 단일 광자 검출 소자로 많이 이용양자통신채널기술유선통신채널(광섬유)단일모드 광섬유를 사용하여 네트워크 구축투과손실이 낮아 장거리 통신에 활용무선통신채널(대기이용)위성과 지상 사이를 대기를 통해 QKD 암호 통신날씨의 영향을 많이 받아 단거리 통신에 이용시스템고도화기술양자중계기광섬유 기반의 장거리 양자암호통신을 위한 증폭기양자상태 유지하며 신호 전달양자다중화 중계기다.. 2024. 9. 13.
양자암호통신 (Quantum Cryptography Comm.) 양자의 중첩, 얽힘 특성, 불확정성을 이용한 양자암호통신의 개요 정의- 양자의 특성인 양자 중첩, 얽힘, 불확정성 등 양자역학원리를 이용하여, 암호화키를 송/수신부에 분배하고, 이를 통해 암호화 통신을 진행하는 암호통신기술  양자의 3가지 특성  양자중첩  Quantum Superposition 여러 상태가 확률적으로 하나의 양자에 동시에 존재하고 측정하기 전까지  정확한 양자 상태를 알 수 없는 특성  양자얽힘  Quantum Entanglemen 둘 이상의 양자가 가지는 비고전적 상관관계로 두 양자가 서로 멀리 떨어져 있어도 존재하는 특성  불확정성  Uncertainty Principle 서로 다른 물리량을 동시에 정확하게 측정이 불가한 것으로, 양자 암호 통신에서 복제가 불가능하다는 것을 증명해 .. 2024. 9. 13.
디피헬만, RSA (Rivest Shamir Adleman) 정의- 송신자와 수신자가 암호화되지 않는 통신망을 통해 안전하게 통신할 대칭키 알고리즘에 사용할 공통의 비밀키를 생성하는 종단 키 교환 알고리즘 키워드-  대칭키메커니즘기술요소(절차)사전 공개 값 공유 - 생성키를 기반으로 공개값 p와 g를 공유 각자 비공개 정수(키) 선정 - 각자의 임의의 정수를 선택하고 선택 값과 사전 공유한 p와 g를 이용하여 연산 공개키 공유 - Alice의 R1과 R2의 공개키 교환, 상호 전송 비공개 정수 이용 재연산 - 기존에 선택한 임의의 정수와 R1, R2를 이용한 연산 진행 공통 비밀키 공유 - 계산에 의한 공통의 비밀키 공유 참고- 키 교환 취약점인 중간자 공격(MITM) 존재, 교환값 암호화 전송, 무결성, 기밀성 보장 필요 정의- Rivest, Shamir, Ad.. 2024. 9. 13.
암호학적 해시함수 무결성 보장 위한 해시함수의 개요 정의- 임의의 길이의 입력 메시지를 고정된 길이의 출력 값으로 변환시키는 기법 키워드-역상저항성, 2차역상저항성, 충돌저항성, MAC, MDC, One-Way Hash Function, Collision-Free Hash Function, MD5, SHA, HAS, 디지털 증거, 위변조 방지, 전자서명 메커니즘기술요소- 압축성 - 임의의 길이 문자열을 고정된 길이의 문자열로 변환 효율성 - 어떤 입력 값에 대해서도 계산이 빠름- x 가 주어지면 H(x)는 계산하기 쉬워야 함 단방향성(역상저항성)- Hash 값으로 원문을 유추할 수 없음- 해쉬 값 y 가 주어졌을 때 H(x)=y 만족하는 x 를 찾는것이 어려움 약한 충돌 내성(2 차 역상저항성)- 주어진 원문과 같은 .. 2024. 9. 13.
Feistel 블록 암호화 방식 블록 단위 대칭키 암호화 방식 Feistel 개요 정의(Feistel)- 평문을 두 블록으로 나누어 XOR (Exclusive-OR)와 Swap 기법을 이용하는 라운드를 R번 반복으로 암호문을 만드는 블록 암호화 기술 특징- 암복호화 과정 역함수 불필요, 구현시 SWAP으로 연산량 많은 소요, 암호화 시 라운드 함수 설계, DES/SEED 반영 키워드- N 비트 블록, N/2, R 라운드, 암호문과 평문을 XOR 연산 블록 암호화 기술, DES, SEE 메커니즘 구성요소Plain Text (평문)-암호화 하고자 하는 문장Round Key (라운드 키)-라운드 마다 라운드 함수에 적용되는 암호화 키Round Function (라운드 함수)-라운드 키와 좌/우 블록을 이용한 암호화 연산 (S-BOX)Cip.. 2024. 9. 13.
비밀키 암호화 정의- 암호화 및 복호화에 동일한 키를 사용하는 암호화 알고리즘 키워드- 암호키=복호키, 비밀키, Stream, Block 암호 알고리즘 메커니즘비교 2024. 9. 13.
베테랑2 시사회, 화이팅 넘치는 무대인사 총평: ★ ★ ★ ★ ☆(4.1)- 이번 추석 연휴에 가족과 연인과 영화관 갈만한 가치가 있는 영화- 베테랑1의 '어이가 없네'가 생생하신분은 관람 필수- 정해인의 광기와 황정민의 좀비 같은 능력을 느껴보고 싶으신분 추천출연진 : ★ ★ ★ ★ ★(5점)황정민 - 서도철 역 정해인 - 박선우 역 오달수 - 오재평 역 안보현 - 민강훈 역 신승환 - 박승환 역 정만식 - 전석우 역 장윤주 - 봉윤주 역 오대환 - 왕동현 역 김시후 - 윤시영 역 진경 - 이주연 역 ※ 현봉식, 권해효, 김원해, 김재화, 허준호 출연→ 쟁쟁한 까메오!AI 평점 : ★ ★ ★ ★ ☆(4.2점) 평점: 4.2/5이유:전편의 강점을 유지하면서도 더 깊고 복잡한 서사와 캐릭터를 선보였습니다.류승완 감독의 특유의 액션 연출이 한층 더.. 2024. 9. 13.
PASCON2024 참관 후기 https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=159244 PASCON 2024, 하반기 최대 사이버보안 컨퍼런스 9월 10일(화) 개최...보안담당자 1천여 명 참석 - 데일하반기 최대 토탈 사이버보안 컨퍼런스 및 최신 보안솔루션 전시회인 PASCON 2024가 오는 9월 10일 화요일 양재동 더케이호텔서울 2층 가야금홀 전관과 거문고A홀에서 공공, 금융, 기업 정보보호책www.dailysecu.com 1. KEYNOTE 강연 요약 [KEYNOTE-1] 제로트러스트 가이드라인으로 바라본 제로트러스트 구현 전략 - 제로트러스트의 개념과 필요성 설명 - 과학기술정보통신부의 제로트러스트 가이드라인 1.0 소개 - 제로트러스트 도입을 위한 단계별 전략 제시 -.. 2024. 9. 11.