제어 흐름 폭발을 완화하는 경량 PMU 기반 제어 흐름 증명: LightFAt
LightFAt은 비싼 암호화 해시 계산 대신 프로세서의 성능 모니터링 장치(PMU) 판독과 경량 비감독 기계 학습 분류기를 활용하여 대상 애플리케이션의 제어 흐름이 손상되었는지 탐지함으로써 시스템 보안을 향상시킵니다.
실용적으로 적응 가능한 CPABE 기반의 건강 기록 공유 프레임워크
CPABE와 OAuth2.0을 활용한 효율적인 EHR 공유 프레임워크 제안
ARM TrustZone Trusted Execution Environment for Securing Programmable Logic Controllers: Feasibility and Practicality
ARM TrustZone TEE 기술을 사용하여 PLC의 보안성을 향상시키는 실현 가능성과 실용성을 조사하고 있습니다.
PURL: 안전하고 효과적인 링크 장식의 살균
링크 장식을 효과적으로 살균하는 PURL의 기계 학습 접근 방식 소개
백도어 공격의 생존성 향상을 위한 일반적인 접근 방식: 결정 경로 결합
Venom은 기존 백도어 공격의 능력을 유지하면서 모델 재구성 기반 방어에 대한 생존성을 향상시킵니다.
Web 3.0과 양자 보안: 긴 거리의 자유 공간 QSDC를 통한 글로벌 웹 3.0 네트워크
Web 3.0과 양자 보안을 통해 긴 거리의 자유 공간 QSDC 기술이 글로벌 웹 3.0 네트워크에 안전한 통신을 제공한다.
신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 침입 탐지를 위한 양자화 인식 신경 구조 검색
하드웨어 장치에 기계 학습 기반 침입 탐지 시스템을 배치하는 것은 계산 자원, 전력 소비 및 네트워크 연결성의 제한으로 인해 중요한 도전입니다. 본 논문에서는 현재의 최첨단 신경망보다 천 배 작은 양자화 신경망 모델을 자동으로 훈련하고 발전시키는 설계 방법론을 제시합니다. 또한, 이 네트워크는 하드웨어에 배치될 때 더 낮은 지연 시간, 더 높은 처리량 및 최대 8.5배 적은 LUT를 활용하면서 비교 가능한 성능을 달성합니다.
KnowPhish: Large Language Models Meet Multimodal Knowledge Graphs for Enhancing Reference-Based Phishing Detection
기존 RBPD의 한계를 극복하기 위해 KnowPhish와 KPD가 효과적인 피싱 탐지 성능을 제공하고 로고 없는 웹페이지도 식별할 수 있음.
MaliGNNoma: GNN-Based Malicious Circuit Classifier for Secure Cloud FPGAs
클라우드 FPGA의 보안을 강화하기 위한 MaliGNNoma의 그래프 신경망(GNN) 기반 방법 소개
DECOR: Enhancing Logic Locking Against Machine Learning-Based Attacks
DECOR는 머신 러닝 기반 공격에 대한 로직 잠금을 향상시키는 효과적이고 일반적인 구조-키 비상관화 방법을 제시합니다.
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