연구자 상세
도인실

도인실 부교수

재직중
이메일isdoh1@ewha.ac.kr
소속이화여자대학교
부서/학과사이버보안전공
사무실 번호0232776529
연구실데이터통신보안 연구실
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홈페이지http://dcs.ewha.ac.kr/

연구자 개요

도인실 부교수는 블록체인, 인공지능, IoT, 도시 컴퓨팅 등 최신 기술을 융합하여 안전하고 신뢰할 수 있는 사이버보안 환경을 구축하는 연구에 매진하고 있습니다. 특히 퍼블릭 블록체인 환경에서의 개인정보보호 거래 방법, 연동 로그인 데이터를 활용한 개인정보 통합 열람 서비스, 분산화된 연합학습 시스템을 통한 데이터 보안 및 효율성 향상 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 도시 컴퓨팅 환경에서 IoT 데이터와 UAV를 활용한 데이터 프로세싱 및 UAM 모델 생성, 계층적 블록체인 기반의 데이터 그룹 관리 시스템을 통해 스마트 시티 및 미래 모빌리티의 보안과 효율성을 증대하는 데 기여하고 있습니다. 네트워크 침입 탐지, 비정상 트래픽 검출, GPS 스푸핑 방지 등 다양한 위협으로부터 시스템을 보호하는 기술과 디지털 콘텐츠의 안전한 거래 및 관리를 위한 블록체인 기반 기술 개발에도 활발히 참여하고 있습니다. 이러한 연구는 급변하는 디지털 사회에서 개인정보 보호, 데이터 무결성 확보, 시스템 안정성 강화에 필수적인 솔루션을 제공하며, 미래 스마트 환경의 핵심 보안 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.

연구 분야

1

블록체인 기반 데이터 보안 및 프라이버시 기술

본 연구실은 블록체인 기술을 활용하여 데이터의 보안성과 사용자 프라이버시를 강화하는 혁신적인 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히 퍼블릭 블록체인 환경에서의 개인정보보호 거래 방법, 연동 로그인 데이터를 활용한 개인정보 통합 열람 서비스, 그리고 분산화된 연합학습 시스템을 통한 데이터 보안 및 효율성 향상 기술 개발에 깊이 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 무결성 보장과 동시에 개인정보 유출 위험을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 또한, 디지털 콘텐츠의 안전한 생성, 유통, 관리를 위한 블록체인 및 핑거프린팅 기반 관리 방법론을 제시하여 저작권 보호 및 불법 복제 방지에 기여하고 있습니다. 프라이빗 블록체인 환경에서는 연합학습 기반의 최적화된 지도자 선출 방법을 개발하여 시스템의 성능과 안정성을 향상시키고 있습니다. 이 외에도 모바일 IoT 환경에서의 블록체인 기반 데이터 통신 시스템과 의료 데이터 관리 시스템에 대한 연구를 통해 다양한 산업 분야에서의 보안 및 프라이버시 요구사항을 충족시키는 실질적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 본 연구는 급변하는 디지털 환경에서 데이터 신뢰성과 사용자 프라이버시를 확보하는 핵심 기술로, 스마트 사회 구현에 필수적인 기반 기술을 제공합니다.

2

도시 컴퓨팅 및 미래 모빌리티(UAM/IoT) 보안

본 연구실은 미래 스마트 도시 환경의 핵심 요소인 도시 컴퓨팅, 도심 항공 모빌리티(UAM), 그리고 사물 인터넷(IoT) 분야의 보안 시스템 개발을 선도하고 있습니다. 도시 컴퓨팅 환경에서 UAM을 위한 지능형 통신 및 데이터 보안 기법을 연구하며, UAV(무인 항공기)를 활용한 모바일 IoT 환경에서의 효율적이고 안전한 노드 및 데이터 프라이버시 보장 기법을 개발합니다. 구체적으로, IoT 데이터와 차량 주행 데이터를 활용한 연합 학습 기반 UAM 위험 감지 모델 생성 시스템, 그리고 엣지와 클라우드 간의 계층적 블록체인 시스템을 통해 데이터의 분산 처리 및 보안을 강화하고 있습니다. 또한, 도시 컴퓨팅 환경에서 계층적 블록체인에 기반한 데이터 그룹 관리 시스템을 구축하여 IoT 기기의 이동성과 데이터 밀집도를 고려한 효율적인 통신 및 보안을 제공합니다. GPS 스푸핑 방지를 위한 UAV 관제 시스템 연구는 미래 모빌리티의 안전성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 연구는 스마트 시티의 안전한 인프라 구축, 자율주행 및 UAM 서비스의 신뢰성 증진, 그리고 대규모 IoT 데이터의 효율적이고 안전한 관리를 위한 핵심 솔루션을 제공하며, 미래 도시 환경의 지속 가능한 발전에 기여합니다.

3

AI 기반 네트워크 보안 및 지능형 위협 탐지

본 연구실은 인공지능 기술을 활용하여 유무선 통신 및 네트워크 보안 분야의 위협을 탐지하고 방어하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 네트워크 침입 탐지 시스템 및 방법 개발을 통해 네트워크로 유입되는 트래픽을 효율적으로 분석하고, 공격 트래픽의 종류를 단계적으로 탐지하여 분석 정확도와 소요 시간을 단축하는 데 기여합니다. 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 환경에서는 비정상 트래픽 검출 방법을 개발하여 네트워크의 안정성을 높이고 있습니다. 또한, 연합학습을 통해 IoT 환경에서의 분산화된 학습 시스템을 구축하고, 거리 기반 탐지 기법으로 연합학습 성능을 개선하여 다양한 IoT 기기에서 발생하는 보안 위협에 대한 대응력을 강화하고 있습니다. 콘텐츠 전달 네트워크(CDN)에서의 네트워크 공격 검출 방법 연구는 대규모 트래픽 환경에서의 보안을 확보하는 데 필수적인 기술입니다. 상보적 인증 키 기반의 그룹 통신 인증 기법과 같은 암호화 기술 연구도 병행하여 데이터 전송의 안전성을 확보합니다. 이러한 AI 기반의 지능형 보안 기술은 차세대 통신 환경의 보안 취약점을 해결하고, 데이터 무결성 및 프라이버시를 강화하는 실질적인 기술 솔루션을 제공하며, 사이버 위협으로부터 핵심 인프라와 사용자 데이터를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.

경력 정보

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삼성SDS

개발 및 연구 참여

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이화여자대학교

사이버보안학과 부교수로서 유무선통신 및 네트워크 보안 분야 연구를 선도하고 있습니다. 특히 블록체인 기반의 데이터 보안, 연합 학습을 통한 개인정보 보호 기술, 도시 컴퓨팅 환경에서의 IoT 및 UAM 보안 시스템 개발에 기여하며 다수의 핵심 특허를 출원 및 등록하였습니다. 차세대 통신 환경의 보안 취약점을 해결하고, 데이터 무결성 및 프라이버시를 강화하는 실질적인 기술 솔루션을 제공합니다.

대외활동

[수상 및 표창] - 강의우수교원 선정 (2014) - 한국정보처리학회 추계학술발표대회 우수논문상 수상 (2009)

학력

공학박사 이화여자대학교 컴퓨터정보통신

중요 키워드

연합학습UAM무결성분산시스템네트워크보안도시컴퓨팅암호화IoT보안디지털콘텐츠데이터프라이버시침입탐지블록체인자율주행스마트그리드개인정보보호

문의처

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