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näkemys - 정보 보안
데이터 유출로 인한 비밀번호 정책 유추의 어려움
대규모 비밀번호 데이터 유출이 증가함에 따라 연구자들은 실제 비밀번호 데이터를 활용하여 비밀번호 보안 연구를 수행할 수 있게 되었다. 그러나 유출된 데이터에는 실제 적용된 비밀번호 정책 정보가 포함되어 있지 않은 경우가 많아, 이를 유추하는 것이 어려운 문제가 발생한다.
범용 신경망 크래킹 기계 - 보조 데이터를 활용한 자기 구성 가능한 비밀번호 모델
보조 정보를 활용하여 대상 시스템의 비밀번호 분포를 자동으로 예측하고 이에 맞춰 공격 전략을 최적화할 수 있는 범용 비밀번호 모델을 제안한다.
키보드 타이핑 패턴을 이용한 음향 측면 채널 공격
사용자의 타이핑 패턴을 분석하여 키보드 입력 내용을 예측할 수 있다.
심층 학습을 이용한 다양한 데이터 유형의 스테가노그래피 탐지: 방법, 분류, 과제 및 미래 방향에 대한 검토
심층 학습 기술은 이미지, 오디오, 비디오 및 텍스트와 같은 다양한 유형의 디지털 미디어에 숨겨진 정보를 효과적으로 탐지할 수 있다. 이 기술은 기존의 기계 학습 기반 스테가노그래피 탐지 기법에 비해 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 추출할 수 있어 더 나은 성능을 제공한다.
정보 인프라 설계에 있어 인간 요인 관점에서의 안전하고 최적화된 실행 방안 고찰
정보 인프라 설계 시 보안을 우선적으로 고려해야 하며, 사용자 중심의 접근법과 효과적인 정보 전달을 통해 보안 실행력을 높일 수 있다.
개인 노이즈가 있는 개인 정보 검색
개인 정보 검색에서 개인 노이즈가 있는 측면의 중요성과 최적화된 다운로드 비용에 대한 연구.
텍스트 추출을 향상시키는 스테가노그래픽: NLP 모델의 정확성과 의미 일관성에 미치는 영향 평가
이 연구는 이미지 스테가노그래픽 기술과 자연어 처리(NLP) 대규모 모델을 결합하여 스테가노그래픽 텍스트 추출의 정확성과 견고성을 향상시키는 새로운 방법을 논의합니다.
약한 개인 정보 검색: 다양한 신뢰할 수 있는 서버로부터
서버의 신뢰도에 따라 최적의 확률 할당을 통해 약한 개인 정보 검색을 최적화하는 방법을 제시한다.
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