손윤식 교수 연구팀(손윤식, 알압둘와합 살레, 김재철) Software Engineering 분야 Top저널 ACM Transactions on Software Engineering and Methodology에 논문 게재

△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 손윤식 교수, 동국대학교 컴퓨터·AI학과 알압둘와합 살레 박사과정, 동국대학교 컴퓨터·AI학과 김재철 석사과정

컴퓨터∙AI 학과 손윤식교수 연구팀(손윤식, 알압둘와합 살레, 김재철)의 소프트웨어 및 IoT 시스템의 부채널 관련 취약성 분석 연구성과가 Software Engineering 분야 top 저널인 ACM Transactions on Software Engineering and Methodology(TOSEM)에 게재되었다.

TOSEM은 소프트웨어 공학 분야에서 설계, 개발 전반을 다루는 세계적인 학술 저널로, 이 분야에서 IEEE Transactions on Software Engineering과 함께 가장 권위 있는 저널이다.

게재된 논문 제목은 “Advanced Side-Channel Evaluation Using Contextual Deep Learning-Based Leakage Modeling”으로 연구팀은 Signed Hamming Distance 기반 데이터로 GRU 기반 모델에 Context Embedding과 Dynamic Attention을 결합하여 어셈블리 명령어의 전력 트레이스를 정밀하게 예측하는 기법을 제안하였다. 각 명령어의 이전 및 이후 명령어와의 문맥적 관계에 따라 어떻게 달라지는지 학습하며, GRU 구조를 통해 시퀀스 내 흐름을 포착하고, Dynamic Attention을 사용해 조건 분기와 같이 제어 흐름이 복잡한 상황에서 중요한 명령어에 집중하여 비선형 전력 변화를 정밀하게 반영한다.

<전력 트레이스 예측을 위한 문맥 기반 GRU-Attention 기반 시스템 구조>

이 연구를 통해 소프트웨어 및 IoT 시스템에 대해 부채널 공격 방어, 암호 코드 누설 진단, 보안 취약점 탐지 자동화에 기여하며, 보안이 중요한 소프트웨어 개발 및 테스트의 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

해당 논문은 ACM Digital Library(https://doi.org/10.1145/3734219)에서 확인할 수 있다.