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초록

영어

Recently, the investment and study competition regarding machine running is accelerating mainly with Google, Amazon, Microsoft and other leading companies in the field of artificial intelligence. The security weakness of virtualization technology security structure have been a serious issue continuously. Also, in most cases, the internal data security depend on the virtualization security technology of platform provider. This is because the existing software, hardware security technology is hard to access to the field of virtualization and the efficiency of data analysis and processing in security function is relatively low. This thesis have applied user significant information to machine learning algorithm, created security authentication vector able to learn to provide with a method which the security authentication can be conducted in the field of virtualization. As the result of performance analysis, the interior transmission efficiency of authentication vector in virtualization environment, high efficiency of operation method, and safety regarding the major formation parameter were demonstrated.

한국어

최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구 경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또 한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드 웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논 문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역 에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산 방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련연구
  1. 하이퍼바이저 보안 기술과 취약점 분석
  2. 보안 기능 적용을 위한 머신러닝 기법의 문제점 분석
 Ⅲ. 머신러닝 기법에 최적화된 보안인증벡터의 생성 및 검증
  1. 인증벡터의 생성
  2. 데이터 암호화 및 삽입
  3. 인증벡터의 구조 검증
  4. 다중 인증벡터 거리 값 검증
  5. 암호화된 인증정보 추출
  6. 사용자 인증패턴의 활용
 Ⅳ. 효율성 및 안전성 분석
  1. 인증벡터 효율성 분석
  2. 인증벡터 안전성 분석
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 최도현 [ Choi Do-Hyeon | 정회원, 숭실대학교 컴퓨터공학 ]
• 박중오 [ Jung Oh Park | 정회원, 성결대학교 파이데이아학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380