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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이한주 (연세대학교) 김광남 (연세대학교) 최석환 (연세대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제35권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
87 - 97 (11page)

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최근 정보보안의 중요성이 부각됨에 따라, 생체인식 기술이 사용자 신원 확인의 핵심 수단으로 급부상하고 있다. 특히, 심전도 신호의 경우 위변조가 어렵고 높은 정확도를 제공하여 다양한 용도로 활용되고 있으며, 최근에는 인공 지능 모델을 활용한 심전도 신호 분석 기술이 활발히 등장하고 있다. 하지만, 이러한 상황에서 심전도 데이터는 멤버십 추론 공격 같은 특정 보안 위협에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 멤버십 추론 공격에 대한 견고성을 향상하기 위한 심전도 신호 비식별화 기법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 비식별화 기법은 랜덤 라운딩, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 정현파 잡음을 기반으로 심전도 신호 데이터에 대한 비식별화를 수행한다. MIT-BIH Arrhythmia Database를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 비식별화 방법이 심전도 신호 분류 모델의 정확도 감소를 최소화하며 멤버십 추론 공격에 대한 견고성을 제공함을 확인하였다.
#De-Identification #Electrocardiogram #Membership Inference Attack #Artificial Intelligence

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
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