디지털 헬스케어 기기의 딥러닝 기반 SBOM 결함 탐지 기법
Deep Learning-based SBOM Defect Detection for Digital Healthcare Devices
- 주제(키워드) SBOM , 딥러닝 , 디지털 헬스케어 기기 , 소프트웨어 결함 탐지 , 사이버보안 , 인공지능 , AI
- 주제(DDC) 004
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 김기형
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 지식정보공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000033548
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
This paper focuses on the digital innovation brought about by the advancement of ICT technology in the healthcare field. In particular, the introduction of cutting-edge technologies such as AI are contributing to the improvement of health care services, but at the same time, the risk of cybersecurity threats and software security problems in digital health care devices are emerging as well. Therefore, the importance of SBOM (Software Bill of Materials) to respond to such problems has now been emphasized, and this paper focuses on strengthening the cyber security of digital healthcare devices through the creation and application of SBOM. This study develops an AI-based software defect detection method and seeks to ensure the reliability and safety of digital healthcare devices by proposing an efficient method compared to existing rule-based approaches. This study aims to contribute to strengthening security by detecting flaws in digital healthcare devices through AI and establishing a technical foundation for providing ultimate quality healthcare services. Keywords: SBOM, Deep Learning, Digital Healthcare Device, Software Defect Detection, Cyber security, Artificial Intelligence(AI)
more초록/요약
본 논문은 ICT 기술의 발전이 보건의료 분야에 접목되면서 불러온 디지털 혁신에 주안점을 두고 있다. 특히 AI와 같은 최첨단 기술의 도입은 보건의료 서비스 향상에 기여하고 있으나, 이와 동시에 사이버보안의 위협과 디지털 헬 스케어 기기의 소프트웨어 보안 문제의 위험성이 대두되고 있다. 따라서 이와 같은 문제에 대응하기 위한 SBOM(Software Bill of Materials)의 중요성이 강 조하며, 본 논문은 SBOM 생성 및 적용을 통해 디지털 헬스케어 기기의 사이 버보안을 강화하는 데 중점을 두고 있다. 본 연구는 AI 기반의 소프트웨어 결 함 탐지 방법을 개발하여, 기존의 규칙 기반 접근법에 비해 효율적인 방법을 제안하여 디지털 헬스케어 기기의 신뢰성과 안전성을 보장하고자 한다. 본 연 구는 AI를 통해 디지털 헬스케어 기기의 결함을 탐지하여 보안성을 강화하고 궁극적인 양질의 보건의료 서비스를 제공할 수 있는 기술적 기반을 마련하는데 기여하고자 한다. 주제어: SBOM, 딥러닝, 디지털 헬스케어 기기, 소프트웨어 결함 탐지, 사이버보안, 인공지능(AI)
more목차
제1장 서론 1
제2장 배경지식 3
제1절 디지털 헬스케어 3
제2절 AI(Artificial Intelligence) 5
제3절 SBOM(Software Bill of Materials) 7
제4절 사이버보안(Cyber security) 9
제3장 관련 연구 11
제1절 SBOM(Software Bill of Materials) 11
제2절 AI(Artificial Intelligence) 11
제3절 소프트웨어 결함 탐지 12
제4장 제안 내용 14
제1절 SBOM 및 저장소 생성 14
제2절 딥러닝 기반 소프트웨어 결함 탐지 기법 17
제3절 SBOM 생성 시 딥러닝 기반 소프트웨어 결함 탐지 기법 21
제5장 구현 및 성능 평가 23
제1절 SBOM 및 저장소 생성 구현 23
제2절 딥러닝 기반 소프트웨어 결함 탐지 모델 구현 28
제3절 딥러닝 기반 소프트웨어 결함 탐지 성능 평가 30
제6장 결론 36
참고문헌 37
