Machine Learning based Query-Efficient Program Vulnerability Analysis and Hardware-Optimized Computer Program Synthesis
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710113487
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
송현오
9명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2029.04.30
2.4억원
2.4억원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 기타 정보/통신 > 달리 분류되지 않는 정보/통신
본 연구에서는 하드웨어 정보를 입력으로 받는 프로그램 최적화 문제를 설계하고 머신러닝 기반 쿼리 효율적 취약점 분석 기법을 통하여, 새로 주어진 하드웨어 환경에 효율적으로 최적화되고 알고리즘 복잡도 취약점에 강건한 컴퓨터 프로그램을 생성하는 머신러닝 프레임워크를 개발하고자 한다. 구체적인 연구 목표는 다음과 같다.● [주제1] 불투명(black-box) 다...
주제1 - 1단계 프로그램 생성 및 최적화를 위한 쿼리-효율적 다중목적 조합최적화 기법 개발● 본 연구에서는 묶음 단위의 탐색 함수를 직접 최적화하는 새로운 불투명 조합최적화 탐색 알고리즘을 제시한다. 연구의 착안점은 대표적인 묶음 단위 탐색 함수인 HyperVolume Improvement가 submodular 함수임을 수학적으로 증명하고, 탐색 문제가 ...
... 효율적으로 프로그램을 최적화하는 기술은 행렬곱 연산을 비롯한 컴퓨터 상의 기본 연산 뿐만 아니라 인공신경망 모델 추론 과정 등 보다 복잡한 연산 과정에도 적용 가능하며, 이를 통해 해당 연산 과정을 ... 제공해 줄 수 있다. 제안하는 프로그램 취약점 탐색 기술은 해당 사례에도 적용 가능하며, 인공지능 기술이 사회적으로 안전하게 활용되는데 기여할 수 있다. 또한 하드웨어 최적화 프로그램 생성 ...