 사진 왼쪽부터 논문의 1저자인 최석환 박사과정연구원, 황선진 박사과정연구원 부산대학교 정보융합공학과 최윤호 교수 연구팀(https://sec.pusan.ac.kr)과 펜실베니아주립대학교 Peng Liu 교수 연구팀이 제안한 AI 기법을 활용한 악성코드탐지 우회를 위한 보안 논문이 정보보호분야 최상위 논문지 중 하나인 『IEEE TRANSACTIONS ON DEPENDABLE AND SECURE COMPUTING(TDSC)』에 게재 확정되었다(2022.2). 또한 최윤호 교수 연구팀은 적대적 예제(Adversarial Example) 생성 및 방어 관련 연구와 소스코드 내 취약성 분석을 자동화하는 Deep Learning Network Model(일명 CodeNet) 관련 포함한 논문 2편을 『IEEE ACCESS』에 게재하였다(2022.3). IEEE Journal 및 Transaction(SCIE) 논문 3편 동시 게재 성과는 부산대학교 지능형융합보안대학원(http://aisec.pusan.ac.kr)과 정보융합공학과 4단계 BK21사업에서 AI/보안/블록체인 분야를 집중 연구할 수 있도록 대학원생을 적극적으로 지원한 영향이 크다. 지능형융합보안대학원은 2020년부터 총 6년 동안 특화된 AI-블록체인 융합 보안 교육과 등록금 지원·인턴쉽 기회 제공 등을 통해 우수한 연구 인력을 양성한다.
1. Semantics-preserving Reinforcement Learning Attack Against Graph Neural Networks for Malware Detection, IEEE TRANSACTIONS ON DEPENDABLE AND SECURE COMPUTING(TDSC), 2022.02 https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9721612 
2. CodeNet: Code-Targeted Convolutional Neural Network Architecture for Smart Contract Vulneratbility Detection, IEEE ACCESS, 2022.03 https://ieeexplore.ieee.org/document/9740682  3. ARGAN: Adversarially Robust Generative Adversarial Networks for Deep Neural Networks against Adversarial Examples, IEEE ACCESS, 2022.03 https://ieeexplore.ieee.org/document/9737142 
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