V2X 통신에서 비 감지에 따라 밀리미터파 주파수를 선택하는 방식이 기상 데이터 위조 공격에 취약함을 보인다. 공격자는 비 데이터를 조작해 피해자의 통신 범위와 지연을 조절할 수 있으며, 이에 대한 방어 기법을 제안하고 실험적으로 검증한다.
V2X 통신 시스템의 기상 데이터 처리 방식을 보호하기 위해 인증된 기상 정보 입력이 필요하다.
인터넷 오브 에이전트에서 대규모 에이전트 간 신뢰 기반 발견과 등록 문제를 해결하기 위해 계층적 분산 아키텍처를 제안하고, 프로토타입 평가를 통해 등록 지연 58ms, 발견 지연 25ms를 달성했다. 19,000개 이상의 등록 요청과 29,000개 이상의 발견 요청을 초당 처리할 수 있음을 보였다.
이 연구는 대규모 에이전트 시스템에서 신뢰 기반 발견과 등록을 효율적으로 처리할 수 있는 아키텍처를 제시하여, 향후 인터넷 오브 에이전트 생태계 구축에 실용적 기반을 제공한다.
크로스체인 프로토콜 간 상호 운용성을 위한 XIR 프레임워크를 제안하고, 기존 포인트-투-포인트 구성 방식과 비교해 84.88%의 포인트-투-포인트 설정을 줄이고 도달률을 96.86%까지 높였다.
이 결과로 크로스체인 통신의 복잡성을 줄이고 확장성을 개선할 수 있다.
SBOM 생성기 간 차이를 분석하여 명세 모호성으로 인한 문제를 밝혔다. 3,000개 이상의 JavaScript 및 Rust 프로젝트에서 3가지 주요 SBOM 생성기를 평가한 결과, 의존성 범위, 이름, 기원, 표현 등에 대한 서로 다른 가정으로 인해 체계적인 차이가 발생함을 보였다.
SBOM 명세의 명확한 표준화가 필요하며, 생성 도구 선택이 법적 준수에 영향을 줄 수 있다.
Byzantine-tolerant peer sampling 시스템에서 공격자에 의한 식별자 스트림 왜곡을 방지하기 위해 Hopper라는 새로운 디바이싱 프로토콜을 제안한다. Hopper는 BitMatcher 추정기를 사용하고 BMDecay라는 메커니즘을 통해 장기 실행 중 신호를 유지하며, 협력적 재구성을 통해 신뢰된 노드와 상호작용한다.
Hopper는 메모리 제약하에서 Byzantine 공격에 대한 디바이싱을 효과적으로 수행할 수 있는 프로토콜로, 분산 시스템의 보안성 향상에 기여할 수 있다.
연결형 및 자율주행 차량(CAV)에서 발생하는 Sybil 공격을 효과적으로 추적하기 위해 동적 반감독 공간-시간 그래프 신경망(GNN) 기반의 Sybil-TraceGuard를 제안한다. 네 가지 모듈을 통해 분산된 Sybil ID를 공격 원천으로 맵핑하고, 라벨이 극히 적은 상황에서도 높은 안정성과 민감도를 유지한다.
이 연구는 자율주행 차량 네트워크에서 Sybil 공격의 근본 원인을 추적하는 데 기여할 수 있으며, 라벨이 부족한 환경에서도 효과적인 보안 모니터링 시스템 구축에 활용될 수 있다.
네트워크 연결 구조가 시간에 따라 변화하는 시스템에서 방화벽 배치 및 링크 모니터링 결정을 어떻게 해야 하는지 분석한다. 초입방체와 실제 인터넷 사례를 통해 정적 관찰의 한계를 실증하고, 시간 인식 방어 전략의 효과를 보인다.
네트워크 연결 구조가 실시간으로 변화하는 환경에서는 정적 관찰에 의존하는 방어 전략이 부적절할 수 있으므로 시간 인식 접근법을 고려해야 한다.
보안 운영 센터(SOC)에서 공격이 여러 환경을 넘나드는 경향을 분석하고, AI 기반 상관 분석을 통해 공격 경로를 재구성하는 방식을 제시한다. 2026년 보고서에 따르면 43%의 공격이 4개 이상의 공격 표면을 포함한다.
SOC 리더는 AI 기반 상관 분석을 활용해 분리된 보안 도메인 간의 활동을 연결하고, 공격 경로를 통합된 사건으로 조사해야 한다.
이 연구는 혼합신호 SoC의 아날로그 핀 방향성을 기반으로 정보 유출 공격을 실험적으로 보인다. 실험 결과, 0.001% 이하의 면적 오버헤드로 최대 10kbps 비트율에서 오류 없는 메시지 복구가 가능하다.
실무에서는 아날로그 핀의 방향성을 보안 속성으로 명시적으로 검증해야 한다.
이 연구는 암호화된 트래픽의 부채널 유출을 패킷 크기, 방향, 타이밍의 세 가지 차원으로 구조적으로 분해하는 방법을 제시한다. Wang 데이터셋(95개 웹사이트)에서 방향 유출이 무방어 상태에서 0.637비트로 우세하며, FRONT 방어 기법은 방향 유출을 63% 억제하지만 타이밍 유출은 차단하지 못한다.
이 연구는 방어 기법의 효과를 정량적으로 평가하는 구조적 접근법을 제시하여, 다차원 방어 설계에 활용할 수 있다.
자율 드론의 보안 및 신뢰성을 위해 LSTM 기반의 DUDE-IDS를 제안하고, GPS 스푸핑, MITM, 재생, DoS 공격을 98% 정확도로 탐지하는 실험 결과를 보인다.
이 연구는 자율 드론 운영 시 실시간 보안 모니터링을 위한 실용적인 방안을 제시한다.
DL-SCA의 하드웨어 간 성능 저하 문제를 해결하기 위해 s-MDM이라는 생성 모델을 제안한다. s-MDM은 AES_PTv2 데이터셋에서 정량 결과는 원문 참조한다.
이 연구는 DL-SCA의 이동성을 향상시켜 다양한 하드웨어에서의 적용성을 높이는 데 기여한다.
이 연구는 신뢰할 수 있는 역변환을 활용한 매칭 디컴파일 시스템인 Echo를 제안한다. Echo는 생성된 코드와 컴파일 설정을 반복적으로 검증하고 개선함으로써, 최적화된 바이너리의 정확한 매칭을 달성한다. 평가 결과, Echo는 기존 기법 대비 평균 2.43배 더 많은 정확한 매칭을 생성했으며, Mirai 악성코드에 대해서는 GPT-5.6과 Codex 대비 각각 2.75배와 7.4배 더 많은 함수를 매칭했다.
Echo 시스템은 최적화된 바이너리의 신뢰성 있는 디컴파일을 가능하게 하여, 악성코드 분석 및 취약점 탐지의 정확도를 높일 수 있다.
블록체인 기반 IoT 시스템의 계약 및 장치 계층에서 발생하는 논리 취약점을 탐지하기 위해 계약, 펌웨어 아티팩트, 장치 페트, 트랜잭션 스트림을 통합한 4개 역할, 9개 관계 스키마를 사용하는 다중 에이전트 이질 그래프 주의 프레임워크(MA-HGAT)를 제안한다. 이 프레임워크는 계약 분석, 펌웨어 분석, 그래프 기반 취약점 탐지 방법의 한계를 극복하여 계층 간 통합된 보안 태스크를 지원한다.
이 연구는 블록체인 기반 IoT 시스템의 보안을 강화하기 위해 계약 및 장치 계층에서의 취약점을 통합적으로 탐지할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시하여, 실무에서 보다 효과적인 보안 모니터링 및 관리를 가능하게 한다.
네트워크 엣지에서의 적응 보안은 자동화된 플래너를 사용하여 관측 정보를 실행 조치로 변환한다. 이 연구는 신뢰할 수 없는 플래너의 출력을 검증하는 분할 제어 아키텍처를 제안하여, 보안 의도의 의미적 정확성을 보장한다.
이 연구는 엣지 네트워크 보안에서 플래너의 신뢰도를 보장하지 않고도 조치의 적정성을 판단할 수 있는 중재자 구조를 제시한다.
산업 기술(OT) 환경에서 재현 가능한 보안 데이터셋을 생성하기 위한 모듈형 공격 프레임워크인 ISIA-AF를 제안한다. 이 프레임워크는 분산 공격 클라이언트를 조율하고 네트워크 트래픽과 운영 데이터를 기록하여 다중 출처 데이터셋을 생성한다.
ISIA-AF는 산업 시스템 보안 연구에서 재현 가능한 공격 시나리오와 데이터셋 생성을 표준화할 수 있다.
이질적 블록체인 간 거래 추적을 위해 XSplicer라는 시스템을 제안하고, 공개 프로토콜 문서와 거래 예시를 기반으로 통합 의미 규격을 도출하여 92.5%의 전역 복원률을 달성했다. 실제 사례에서 1,900개 이상의 거래 쌍을 복구하고 105.6백만 달러 규모의 불법 거래를 식별했다.
XSplicer 시스템은 브리지 백엔드에 접근하지 않고도 이질적 블록체인 간 거래를 효과적으로 추적할 수 있어, 악의적 자금 이동 분석에 실용적 도구로 활용될 수 있다.
로봇 시뮬레이터에서 사용되는 3D 자산의 충돌 메시를 조작하여 실제 세계에서의 로봇 조작 성능을 저하시키는 새로운 중독 공격 기법을 제안한다. 실험 결과, 기존 방어 방법들이 이 공격에 효과적이지 않음을 보인다.
로봇 시뮬레이터 자산 공급망의 보안 검토 절차에 충돌 메시 일관성을 추가해야 한다.
블록체인 기반 예측 시장에서 오프체인 주문 관리와 온체인 정산 간의 원자성 격차를 분석하고, Polymarket 사례를 통해 공격자가 시장 결과나 가격 변동을 관찰한 후 불리한 주문을 무효화할 수 있음을 보인다. 2025년 8월 12일부터 2026년 5월 22일까지 180만 건의 되돌린 거래를 분석하여 공격자의 수익과 시장·사용자 손실을 구분하고, 보수적인 측정 규칙을 개발했다.
이 연구는 비관리형 예측 시장에서의 원자성 문제를 실증적으로 분석하여, 시스템 설계 시 주의해야 할 공격 벡터를 제시하며, 다른 시장에 대한 테스트 방법론을 제공한다.
지속 실행 프레임워크에서 실행 단계를 저널링하고 결정적 재생을 통해 상태를 재구성하는 방식을 분산된 인증된 로그로 대체하는 아키텍처를 제안한다. 실행자 이계는 쿼럼 최종화된 클로저 인증서로 관리되며, 내구성, 타임아웃, 체크포인트 결정은 명시적 인증서로 이루어진다.
이 아키텍처는 중앙 집중식 저널링 방식의 보안 취약성을 줄이고 분산 환경에서의 워크플로우 상태 관리를 개선할 수 있다.
Tirith는 사용자 프라이버시를 보호하면서 반칙을 감지하는 반칙 방지 아키텍처를 제안한다. 게임을 보호된 가상 머신에서 실행하고 신뢰할 수 있는 가상화 모니터를 활용해 기존 커널 수준 반칙 방지 도구를 대체한다.
Tirith는 반칙 방지를 유지하면서 사용자 프라이버시를 보호하는 새로운 방식으로, 개인용 컴퓨터에서 보안 아키텍처 설계에 참고할 수 있다.
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