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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최도현 (숭실대학교 컴퓨터공학) 박중오 (성결대학교 파이데이아학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제16권 제6호
발행연도
2016.1
수록면
33 - 42 (10page)

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최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.
#Virtualization #Machine Learning #Hypervisor #Cloud Platform #Authentication Vector

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Lee Jeong / 2015 / 2015 Begins Popularized of Drones / Eugene Ivestment & Securities, Monthy Global IT (13) google schola Ryu Hanseok / 2015 / Platform as a Drones and Implications, Digieco Report, Issue & Trend google schola Kim Iljoong / 2016 / Content Industry Trend of USA / Weekly in Depth Issues 6(16) google schola Kim Seokwon / 2016 / AI AlphaGo, The Artificial Intelligence of Google’s Baduk Win the Champions Humans google schola Synergy Research Group / 2015 / The Big Four Cloud Providers are Leaving the Rest of the Market Behind google schola

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