Lecture-Summary on Park, Geon (re-st)

네트워크 보안 연구자로 시작해 인더스트리에서 5년을 보내며 배운 교훈.md

Tue, 09 Dec 2025 16:01:26 +0900

원제 Five Years Later: Essential Lessons Learned Transitioning from Network Security Research to Industry

Pryde: A Modular Generalizable Workflow for Uncovering Evasion Attacks Against Stateful Firewall Deployments https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10646874

Transition Do’s and Don’ts Don’t restrict yourself to your papers/fields Don’t wait for perfect, research-focused role Do choose environemtns that maximize your learning. People » Projects. Choose great mnager who invests in your long-term career, rather than only on advancing their own Do find a good culture fit (competitive, collaborative, ..), as what you want.

무역과 불평등, 트럼프 2.0 시대의 배경과 함의 - 구경현 (대외경제정책연구원 연구원.md

Tue, 25 Nov 2025 16:00:00 +0900

♣Abstract:

1990년대 이후 WTO 출범과 함께 급물살을 탄 자유무역과 세계화의 흐름은 누구도 막을 수 없을 것처럼 보였습니다. 그러나 2008년 금융위기 이후 세계 자유무역질서에 대한 회의와 반감이 수면 위로 떠오르기 시작했고, 2017년 트럼프의 등장으로 반자유무역 기조의 주류 편입이 명시화 되었습니다. 트럼프가 재선에 성공한 2025년 현재 ‘자국중심주의’와 ‘보호무역주의’라는 말은 어느덧 국제통상질서의 ‘뉴노멀’이 되었습니다. 이러한 현상은 많은 나라의 국민들이 자유무역이 각국의 ‘중산층 몰락’과 ‘소득양극화’의 주범이라는 인식을 정치적으로 지지하기 시작했다는 것에서 비롯됩니다. 이러한 맥락에서 본 강연에서는 다음과 같은 주제에 대해 함께 이야기해보고자 합니다. (1) 자유무역은 불평등을 초래하는가? (2) 한국은 무역으로 인한 불평등으로부터 자유로운가? (3) 트럼프2.0 시대의 통상환경 하에서 우리의 과제는 무엇인가?

우리 사이의 봇 - 단톡방 챗봇이 가져오는 개인정보 침해 - Hsu-Chun Hsiao (NTU 교수).md

Fri, 21 Nov 2025 16:02:32 +0900

원격 강의
안전한 단톡방
- 메시지는 서버에 저장
- end-to-end 암호화 (E2EE) 위해, 끊김없는 그룹 키 동의 (CGKA) 프로토콜 필요
  - 키는 업데이트되어야 함
  - 4가지 프로토콜
    - 비밀 (secure)
    - 비동기적
    - 현재 키 전후 키도 비밀
챗봇
- 텔레그램은 1천만 개, 디스코드는 43만 개
- e.g. Line의 Mei-Yu-Yi: 가짜 정보를 감지 (e.g. 감과 게를 같이 먹으면 건강에 안 좋다)
- privacy policy 를 제공하는 챗봇은 겨우 5%
technical challenge
- 챗봇에 필요한 기능
  - E2EE (챗봇 포함)
  - 챗봇에게 꼭 필요한 메시지만 확인 (selective message access)
  - 메시지 보낸 이 정보를 숨김 (sender anonymity)
    - 중요한 이유: 여러 채팅방에 걸친 내 메시지를 수집 가능
- 기능을 모두 갖춘 앱 (플랫폼) 없음
  - 라인, 디스코드, 텔레그램, 시그널 등 확인
  - 카카오톡은 조사 안해봤지만..
- Q: E2EE + 챗봇지원이라면은, 봇도 키를 가지나?
- A: GKA 프로토콜을 바꿔서 사용. USENIX ‘25 논문
  - 챗봇이 문제인 chatbot adversary
- 문제1: key update leaks sender info
  - 이유: 현 프로토콜은 key update를 한 사람을 알아야 함
  - 시그널의 sender keys protocol
- 문제2: 챗봇이 일부 메시지만 확인한다면, 매 메시지마다 업데이트되는 key를 놓친다
- 해결: SnoopGuard
  - 가정: 챗봇을 위한 메시지가 잘 선별됨
  - 압축 여러-루트 트리 (CMRT)
    - 챗봇마다, 그룹 메시지와 interact하는 G 노드를 만듦
    - 챗봇을 위한 G 노드와 챗봇 노드는 각 챗봇을 위한 루트로 연결됨
    - 루트에서, 챗봇과 유저를 위한 비밀 키가 저장됨
    - 챗봇이 메시지를 볼 때마다 비밀 키가 업데이트
    - 챗봇이 메시지를 보낼 때마다 …. (이해 못함)
- Q. each bot get a key in their root node for them to access, which are updated every time they see or send a message. what is the role of a g node?
- A. user가 메시지를 보낼 때, 원하는 봇에만 보내는 데 사용된다. 각 노드가 다 키를 가지고 있는 것이다.
human-centric challenge: 개인정보 보호 관해 유저의 기대와 현실이 다름
- 문제3: 유저가 단톡방 들어갈때, 챗봇의 존재를 모르거나, 그 권한을 모름
- 문제4: 근데 알게 되면 개인정보 침해를 걱정함
- 문제5: 플랫폼 디자인 분석
  - e.g. 어드민이 맘대로 챗봇 추가 가능
  - e.g. 챗봇이 메시지를 읽을 때 알려줘야 함
  - e.g. 챗봇 닉네임에 봇이라는 표시가 알기 쉽게 보여야 함
- 해결: enhancing usability, designing permission models, active intervention (e.g. user chat에서 privacy risk인 요소를 제거하는 자동 툴)
Q (조셉 시어링). 내 학생들도 discord bot을 많이 만든다. 혹시 trigger, rule for access, bot이 제대로 moderate하기 위해서는 정보를 많이 알아야 하는데, privacy와 어떻게 타협할 것인가?
Q (강민석). video converence등에서도 여기서 논의된 privacy risk 비슷한 게 있을까? 우리가 마침 그런 연구를 하고 있다.
A. video 에 unique한 그런게 뭐가 있을까?.. third-party program이 더 많은 info.를 가질 듯하며..
Q (한준). 안녕?
A.

소프트웨어 공급망 보안 연구의 과거 현재와 미래 - 우승훈 교수님 (고려대).md

Fri, 31 Oct 2025 16:03:14 +0900

📝 강연의 핵심 흐름

시대별 인식 변화 → 현재의 핵심 이슈 (SBOM 등) → 최신 연구 동향 → Q&A

[목차]

서론: 공급망 보안의 중요성 대두
시대별 변화: OSS를 바라보는 관점의 변천
공급망 보안의 핵심 이슈: 취약점 전파와 3대 보안 문서 (SBOM, VDR, VEX)
공급망 보안 주요 연구 동향: (교수님 연구 포함)
결론 및 당부의 말
Q&A

1. 서론: 소프트웨어 공급망 보안의 대두

최근 ‘소프트웨어 공급망 보안’은 산업계와 학계 전반의 핵심 이슈로 부상했습니다.

2. 시대별 오픈소스(OSS) 인식의 변화

1990년대: “OSS의 재사용은 위험하다"는 인식이 지배적이었습니다.

Trustworthy and safe LLMs - from diversity and inclusion perspectives.md

Tue, 28 Oct 2025 20:00:00 +0900

“언어의 88%가 소외된다”: LLM의 다양성과 안전성에 대하여

[Ada Lovelace Day] 이화란 교수님 강연 후기

에이다 러브레이스 데이 (Ada Lovelace Day)를 기념하여 열린 세미나에 참석했습니다. 연사는 서강대학교 이화란 교수님이십니다.

강연의 핵심은 LLM의 ‘안전’을 ‘다양성’과 ‘포용성’의 관점에서 바라보는 것이었습니다.

1. 다양성의 위기: “언어의 88%가 소외되고 있다”

전 세계 언어의 88%가 AI 기술의 혜택에서 소외
- LLM 개발이 극도로 영어 중심으로 편중되어 있기 때문
시도 1: 한국어 특화 LLM (예: HyperCLOVA) 개발
시도 2: 기존 모델에 다국어 코퍼스(corpora)를 파인튜닝

2. 평가: “좋은” 다국어 LLM이란 무엇인가?

일반적 기준: 언어 구사 능력, 상식 등
지역성 (Locality): 해당 언어권의 고유한 지식과 뉘앙스를 이해하는 능력
- ‘뉘앙스’의 예시: 한국의 문화적 맥락에 기반한 혐오 표현을 정확히 포착하는 능력
사회적 가치 평가: 논쟁적 주제나 윤리적 문제에 대해 포용적(inclusiveness) 이고 윤리적으로 인지(ethically aware) 하며, 섣부른 미래 예측을 하지 않는(non-predictive) 방향으로 답변
- 섣부른 미래 예측: “오를 주식을 알려줘” 같은 질문에 답변
KoBBQ 데이터셋: 사회적 가치 평가를 위한 데이터셋 중 하나
- 영어권의 BBQ 데이터셋을 기반
- 모델이 가진 편향을 측정
- 미국의 BBQ 데이터셋을 한국으로 들여올 때, 한국의 정서와 상황에 맞게 타깃을 바꾸는 작업이 필요 (하단 예시)

흥미로운 편향 사례: “대마초 가방을 든 범인은 누구일까?”

글로벌 블록체인 사업의 성장과 국내 핀테크 스타트업의 나아갈 방향 - 오종욱 CEO (웨이브릿지).md

Tue, 28 Oct 2025 18:30:00 +0900

오종욱 Wavebridge CEO: 암호화폐와 시대적 흐름

AI시대 성공적인 커리어에 관하여 - 신수정 대표님 (임팩트리더스 아카데미)

Tue, 16 Sep 2025 18:44:35 +0900

Successful career on AI era

(강연 요약) Path-directed Greybox Fuzzing for Failure Reproduction - 홍신 교수님 (충북대)

Mon, 28 Jul 2025 18:40:36 +0900

Path-Target Directed Fuzzing (R-AFL++)

exploration + exploitation 전략을 기반으로 합니다.
작동 방식: 1~i번째 단계에 도달한 시드 (seed)만이 i+1번째 단계를 지향하도록 합니다.
- (단, 1시간짜리 특정 단계에서 실패할 경우, i번째 단계를 계속 찾도록 예외 처리합니다.)
핵심 아이디어: 시드가 잘못된 경로로 쏠린 퍼징은 그냥 재시작하는 것이 낫습니다.

다른 연구 (Path Pruning)

크래시 (crash)로 이끈다고 추측되는 ‘probe’ (지점)를 찾습니다.
퍼저 (fuzzer)가 해당 지점에 도달하면, (더 진행하지 않고) 그냥 안전하게 (safe) 종료시킵니다.
이는 path pruning (경로 가지치기)이라고 합니다.

(강연 요약) 미래를 위한 로드맵: 애플의 성공 요인과 3가지 SW 유형 - 배두환 명예교수님 (KAIST)

Wed, 05 Feb 2025 13:10:00 +0900

1. 서론: AI와의 만남

(연사: 배두환 교수. 카이스트 전산학부에서 30년간 재직 후 2023년 퇴임, 현 카이스트 소프트웨어 교육 센터장)

제가 AI에 관심 갖게 된 것은 1983년경 타임지 (Time) 기사였습니다. “사람 두뇌와 같은 컴퓨터는 뉴욕시만큼 커야 할 것"이라는 내용이었죠. 그 당시 바둑은 8급 수준이었고, 사람은 절대 이길 수 없다고 했습니다.

그런데 2016년, 알파고가 이세돌 9단을 4:1로 이기는 것을 보고 충격을 받았습니다. 그때부터 “컴퓨터가 흉내 내지 못하고 사람만이 꼭 할 수 있는 게 뭘까?“라는 관심을 갖게 되었습니다.

KSC2024 쉬운전문용어 세션 2024-12-19.md

Thu, 19 Dec 2024 22:01:23 +0900

발표자: 국립국어원 김선철
(발표) 온용어 홍보. (첫 화면에 검색어 순위가 ‘탄핵’, ‘계엄’…)

단상토론: “언어는 사회의 약속이므로 바꾸어서는 안된다” 라면?

1. 언어는 사회적 약속이다

김선철: (광복 이후 일본어 몰아내기 운동을 예시로 들며) 전 국민이 호응했기 때문에 가능했던 일입니다. 소수의 전문가나 정부가 주도한다고 해서 (대중의) 동의 없이 성공할 수는 없습니다. 언어는 분명히 사회적 약속이며, ‘쉬운 용어’ 문제 역시 사용자, 수용자, 수혜자가 마음을 합쳐야 성공할 수 있습니다.

2. 업계 표준 용어와 학계의 역할

참석자 2: 트위터에서 ‘디펜던시 인덱션’ (Dependency Injection)의 업계 표준 말이 ‘의존성 주입’이라고 봤습니다. (허기홍 교수님이 말씀하신) ‘멍청한 번역 알고리즘’에 따라 단어별로 번역한 말 같았습니다.

KSC2024 프로그래밍언어 역사 세션 2024-12-18.md

Wed, 18 Dec 2024 22:00:27 +0900

한양대 도경구 교수님 (CS101을 가르치며)
전남대 최광훈 교수님 (프로그래밍 언어 이론을 ESOP 교재로 가르치며)
코드마인드 신승철 대표님
서울대 이광근 교수님 (easyword.kr)

1. PL 분야의 주요 성과: 소프트웨어 보안 (정적 분석)

신승철: 우리가 경험한 것 중 하나는, 교수님들과 함께 공부했던 프로그램 분석을 소프트웨어 시큐리티에 적용해 아주 좋은 성과를 낸 것입니다. 2008년도 정도부터 시작해서, 지금은 소프트웨어를 개발할 때 소스 코드 진단을 의무적으로 행하게 되어 있습니다. 그 진단 도구에 대한 기술들을 우리 교수님들과 같이 만들었고, 지금은 아주 일상적인 기술이 되었습니다.

What Does Automatic Differentiation Compute for Non-Differentiable Functions - 이원열 교수님 (포항공대).md

Tue, 03 Dec 2024 16:00:52 +0900

1. 강연 소개

연사: 이원열 (포항공대 교수)
(참석자): Xavier Rival

2. AD (Automatic Differentiation)의 기본

AD (자동 미분) 는 함수의 도함수(Jacobian)를 계산하는 기술입니다.
(예: 딥러닝의 역전파 (Backpropagation)는 AD의 일종인 Reverse-mode AD를 사용합니다.)
함수 $p: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$에 대해, AD는 도함수 행렬 $DP(x) \in \mathbb{R}^{m \times n}$를 계산합니다.

3. 문제 제기: 미분 불가능한 함수

이론적 한계: AD의 수학적 근간이 되는 연쇄 법칙(Chain Rule) (예: $(g \circ f)’(x) = g’(f(x)) \times f’(x)$)은 함수가 모든 지점에서 ‘미분 가능(differentiable)‘하다고 가정합니다.
실제적 문제: 하지만 딥러닝에서 널리 사용되는 ReLU 함수는 $x=0$ 지점에서 미분 가능하지 않습니다.

4. AD는 실제 무엇을 계산하는가?

접근 1: 조각별 해석 함수 (Piecewise-Analytic, PAP)
- ReLU와 같은 함수는 PAP 함수로 분류할 수 있습니다.
- “각 domain 내부에서 미분 후, 합친다”
  - 각 조각 (piece)의 미분 가능한 영역 내부에서 개별적으로 도함수를 구한 뒤, 이를 합치는 접근
접근 2: 부동 소수점 (Floating Point) 관점
- $\mathbb{F}^{n}\in\mu^{-1}(0)$ ($\mathbb{F}$: floating pt set)
  - 컴퓨터의 부동 소수점 ($\mathbb{F}$) 연산 환경에서는 ReLU의 $x=0$과 같은 ‘뾰족한’ 미분 불가 지점에 정확히 도달할 확률이 매우 낮습니다. (이러한 미분 불가 지점의 집합은 수학적으로 ‘측도 0(measure zero)’, $\mu^{-1}(0)$입니다.)
결론: 클라크 미분 (Clarke Subdifferential)
- “AD computes Clarke Subdifferentiables”
  - (강연의 핵심 결론) 미분 불가능한 함수에 대해 AD가 실제로 계산하는 것은 ‘클라크 일반화 기울기(Clarke’s Subgradient)’ 이며, 이들의 집합인 ‘클라크 미분(Clarke Subdifferential)’ 입니다.

참고 강연

ERC 2025W 이원열 교수님 - On Correctness of Numerical Libraries - 여기서는 부동 소수점 이야기!

세금은 너무 어려워요 - 이호성 세무사님 (이촌세무회계 대표세무사).md

Tue, 15 Oct 2024 16:04:02 +0900

1. 강연 이전: “우리가 뭘 모르는지 알기”

(강연 이전, 세미나에 해당 연사님을 초대하신 이유를 들었습니다.)
“공대 석박사 출신들은 보통 또래보다 직장 생활을 늦게 시작하고, 공부에 집중하다 보니 세상 물정(특히 세금, 경제)을 잘 모르는 경우가 많습니다.”
“이번 강연이 ‘우리가 무엇을 모르는지’를 깨닫는 기회가 되기를 바랍니다.”

2. ‘세금(Tax)‘이란 무엇인가?

우리가 흔히 ‘전기세’라고 부르는 것은 엄밀히 말해 ‘세금’이 아닙니다.
‘전기’는 우리가 사용한 만큼 대가를 지불하고 (반대급부) 받는 서비스입니다.
반면 세금은 국가 운영 등을 위해 납부하는 돈으로, 내가 낸 돈에 대한 직접적인 반대급부 (1:1 교환)가 없이 납부하는 것을 의미합니다.

(강연 요약) 결함 위치 추정 연구를 10년간 해온 이야기 - 김문주 (KAIST), 김윤호 (한양대), 유신 교수님 (KAIST)

Mon, 08 Jul 2024 14:30:48 +0900

[!WARNING] 공사중입니다. 좀 더 정리가 필요한 문서입니다.

연구 생활이란 (연사: 김문주)

오늘 강연은 기술적인 내용보다는 ‘연구 생활이란 어떤 것인가’에 대한 기술 외적인 (non-technical) 이야기입니다. (이 연구에는 홍신 교수님의 기여가 많습니다.)

연사 (김문주)는 이번 주에 50세, 즉 ‘지천명’ (知天命)을 맞았습니다.

10년의 화두: Fault Localization

초창기 (MIP 시절)에는 process algebra와 같은 이론적인 연구를 했습니다. 재밌는 연구를 찾아 창업을 하기도 했습니다.

지도교수님이신 이인섭 교수님은 “대학원생은 인생 처음으로 뭔가를 생산하게 된다"며, “연구실 학풍이 사람에게 중요하게 작용한다"는 가르침을 주셨습니다.

트래픽 분석 공격 및 방어 - Marc Juarez (University of Edinburgh 교수).md

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

♣요약: 암호화 및 익명화에도 불구하고 트래픽 분석을 통해 네트워크 관찰자는 여전히 인터넷 사용자의 온라인 활동에 대한 개인 정보를 추출할 수 있습니다. 이 강연에서는 Tor 익명 통신 네트워크 내에서 잘 연구된 두 가지 트래픽 분석 기술인 웹사이트 핑거프린팅과 엔드투엔드 상관관계에 대해 자세히 알아보고 최신 트래픽 분석 공격의 작동 방식, 실질적인 한계, 방어자가 직면한 과제를 설명합니다. 참석자들은 주요 공격 및 방어에 대한 기술적 세부 사항과 일상적인 인터넷 사용자에게 미치는 위험을 포함하여 트래픽 분석의 최신 상태에 대한 개요를 얻게 됩니다.