Research on Deep Reinforcement LearningBased Analysis of Microarchitectural Security Threats and Countermeasures
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형A)
2026년
2710103293
과학기술정보통신부
한국연구재단
성신여자대학교
최현우
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2029.02.28
9,386만원
9,386만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 국방정보통신 > 정보보호
1) 연구과제의 최종 목표 본 연구의 최종 목표는 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)을 활용하여 마이크로아키텍처 기반 보안 위협을 체계적으로 분석·자동 탐색하고, 실증 가능한 대응방안을 도출하는 통합 연구 프레임워크를 확립하는 것입니다. 기존 마이크로아키텍처 공격/방어 연구는 수작업 기반 휴리스틱과 공격자 경험에 크게 ...
2) 연구과제의 내용 본 연구는 DRL 기반 마이크로아키텍처 위협 분석 및 대응 통합 프레임워크를 구축하기 위해 네 가지 세부 목표로 구성되며, 각 목표는 연차별로 재현/모델링(1년차) → DRL 최적화/전이(2년차) → 신규 위협 발굴 및 대응 실증(3년차)으로 확장되는 구조를 갖습니다. (나) 세부 목표 1: 대표 위협군 재현 및 마이크로아키텍처 취...
1) 연구과제의 활용방안 (가) 산업 현장에서의 마이크로아키텍처 보안 강화 - 프로세서 설계 및 제품 검증 단계에서 취약점의 사전 탐지와 리스크 평가 도구로 활용 - 데이... - 공격과 방어를 함께 학습·진화시키는 adversarial RL 기반 접근은 다양한 사이버 보안 영역(취약점 탐색, 침입 대응, 자동 방어)으로 확장 가능한 일반 방법론을 제공