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본 논문은 심각한 품질 저하를 겪는 차분 프라이버시(Differential Privacy, DP) 이미지의 유용성을 복원하기 위해 사전 학습된 Diffusion 모델을 도메인 인지형 디노이저로 사용하는 것을 조사한다. 핵심 기술은 표준 가우시안 노이즈로 학습된 모델을 미세 조정하여 (Fine-tuning) 단일 DP 노이즈 분포에 일반화하도록 하는 것이다. MNIST와 CIFAR-10 데이터셋에 대해 픽셀 수준 노이즈에는 Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)을, 특징 수준 노이즈에는 Latent Diffusion Model (LDM)을 사용하며, 시각적 품질과 후속 분류 정확도를 기반으로 복원을 평가한다. 실험은 두 가지 주요 결과를 밝혀낸다. 첫째, 픽셀 수준에서 희소한 라플라스 노이즈에 대한 복원은 매우 효과적이며, MNIST 데이터셋의 분류 정확도를 98.1%까지 복구하는 반면, 밀집된 가우시안 노이즈는 어려운 과제임을 증명한다. 둘째, 특징 수준에서 LDM은 저조한 시각적 복원에도 불구하고 거의 완벽에 가까운 98.4%의 작업 정확도를 달성하며 현저한 괴리를 보여준다. 하지만, 복원의 정도는 데이터셋의 복잡성에 크게 의존했다. 이러한 결과는 DP 메커니즘의 선택이 성공에 중요하며, 인지적 품질과 후속 유용성 사이의 중요한 상충 관계를 강조한다.

This paper investigates using pre-trained diffusion models as a domain-aware denoisers to restore utility in differentially private (DP) images, which suffer from significant quality degradation. Our core technique involves fine-tuning a model, originally trained on a standard Gaussian noise, to generalize to one-shot DP noise distributions. Specifically, we use denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for pixel-level noise and latent diffusion model (LDM) for feature-level noise on the MNIST and CIFAR-10 datasets, evaluating restoration based on both visual quality and downstream classification accuracy. Experiments reveal two key findings: 1) At the pixel level, restoration is highly effective for sparse Laplace noise, recovering classification accuracy to 98.1% for MNIST dataset, while dense Gaussian noise proves challenging. 2) At the feature level, the LDM demonstrates a striking disconnect, achieving near-perfect 98.4% task accuracy despite poor visual restoration. However, the degree of recovery was also largerly dependent on the complexity of the dataset. These results underscore that the choice of DP mechanism is critical for success and highlight a significant trade-off between perceptual quality and downstream utility.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
분류 인공지능 모델을 이용한 오류 주입 공격 파라미터 생성 방안 = A methodology for generating fault injection attack parameters using discriminative artificial intelligence models 김주환, 한동국 p. 1261-1270
QRNG 엔트로피 입력을 활용한 FPGA 기반 NRBG 설계 및 난수 품질 검증 = Design and randomness evaluation of an FPGA-based NRBG utilizing QRNG entropy input 조준범, 엄기원, 박남훈 p. 1271-1283
Cortex-M7에서의 Falcon 키 생성 및 서명 생성 최적화 = Optimizing falcon key generation and sign algorithm on Cortex-M7 박현주, 이명훈, 장지훈, 김수리, 홍석희 p. 1285-1295
차분 분석에서의 데이터 탐색을 위한 해시 테이블 기법 = Hash table method for data search in differential cryptanalysis 이명규, 신한범, 김인성, 김선엽, 권동근, 홍득조, 성재철, 홍석희 p. 1297-1308
압축 공격에 강인한 P-프레임 기반 워터마크 분할 비디오 워터마킹 기법 = P-frame-based split watermarking technique for compression-attack resilience 홍채완, 지승하, 이일구 p. 1309-1319
DDS Security의 리플레이 공격 방지를 위한 경량 암호 스킴 = Lightweight cryptographic scheme for preventing replay attacks in DDS security 이예지, 정익래 p. 1321-1332
Core Data 프레임워크가 적용된 SQLite 파일 분석 방법론 = A methodology for analyzing SQLite file developed with the core data framework : case study of notes and KakaoTalk application on iOS environment : iOS 환경에서의 메모와 카카오톡 애플리케이션을 예시로 박세준, 김강한, 조동후, 강수진, 김종성 p. 1333-1348
플랫폼 환경에 따른 온라인 메신저 포렌식의 체계적 비교 분석 연구 = Online messenger forensics across platforms : a systematic comparative study 이수연, 샤흐저드, 구형준 p. 1349-1364
(A) study on restoring the utility of differentially private images with diffusion models = Diffusion 모델 기반 차분 프라이버시 이미지 유용성 복원 연구 Assem Utaliyeva, Yoon-Ho Choi p. 1365-1378
NIDSGAN 기반 기만 공격을 위한 피처 마스킹 중심 기만 공격 생성 기법 = NIDSGAN-based deceptive attack generation with feature masking for IDS evasion 민동욱, 남승수, 최대선 p. 1379-1394
사실 회상 기반 소형 언어 모델의 백도어 취약 지점 분석에 관한 연구 = A study on backdoor vulnerability analysis of small language models based on factual recall 최민영, 임창훈, 김현일 p. 1395-1405
Threat Score를 이용한 효과적인 내부자 위협 행위 프로세스 탐지 연구 = A study on effective insider threatening behavior process detection using threat score 김한빈, 홍득조 p. 1407-1414
DRLIM = DRLIM : hybrid firmware fuzzing via dynamic relation learning : 동적 관계 학습을 통한 하이브리드 펌웨어 퍼징 김주환, 김동훈, 허민재, 이원희 p. 1415-1430
O-RAN AI/ML Framework에서의 Autoencoder 기반 이상 탐지 모델 설계 및 성능 검증 = Autoencoder-based anomaly detection for O-RAN : design and evaluation within the AI/ML framework 이현지, 김환국 p. 1431-1440
선박 시스템 공격 표면 분석 및 사이버 위협 평가를 위한 선박 베이지안 네트워크 모델 개발 = Development of a vessel Bayesian network model for attack surface analysis and cyber threat assessment in vessel systems 최명진, 조용현, 김휘강 p. 1441-1457
SIEM 환경에서 무탐지 규칙(No-Hit Rule) 기반 유효성 관리 = Validity management in SIEM environment based on no-hit rule identification 권진솔, 홍득조 p. 1459-1467
다크웹 CAPTCHA에 대한 CNN 기반 문자 인식 연구 = CNN-based character recognition for dark web CAPTCHA 장예진, 전주혁, 한지훈, 김다슬, 박영진, 류성욱, 조금환, 한미란 p. 1469-1480
우주 사이버 위협 분석 및 모의해킹 훈련 체계 설계 = On the analysis of space cyber threats and development of a simulated cyber attack-defense training program 박인규, 서정택 p. 1481-1492
사이버보안 전문가 설문 응답자로서의 LLM 활용을 위한 프롬프트 작성 방안 = A prompt engineering strategy for utilizing large language models as respondents in cybersecurity expert surveys 신욱, 김형관, 이형규, 한승훈 p. 1493-1503
다모델·이중 기준 최빈 통합을 통한 민감정보 유추 위험 평가 프레임워크 = A multi-model, dual-criterion mode voting framework for inference risk assessment of sensitive attributes 김효주, 박나현, 오준형 p. 1505-1519
신뢰구간의 상대폭을 이용한 차분 프라이버시 예산 설정 모델 = A differential privacy budget setting model using the relative width of confidence intervals 임세은, 정보현, 정수민, 오준형 p. 1521-1530
Zero-shot-CoT 추론을 활용한 구조 중심 XAI 설명 기법 연구 = Structure-centric XAI explanation using Zero-shot-CoT inference 박현우, 이선우, 정혜란, 이태진 p. 1531-1540
(A) study on privacy-preserving synthetic text generation via transformer-based GANs = 트랜스포머 기반 GAN을 이용한 개인정보 보호 합성 텍스트 생성 연구 Assem Utaliyeva, Hye-Gyoung Park, Yoon-Ho Choi p. 1541-1554
보안 데이터 분류를 위한 대규모 언어모델의 활용 = Leveraging large language models for security data classification : the case of CVSS vector : CVSS 벡터 사례 서양진 p. 1555-1563
AES 암호화를 활용한 이미지 워터마킹 및 변조 탐지 기법 = Image watermarking and tamper detection scheme using AES encryption 정재운, 정태진, 한창희 p. 1565-1574
K-RMF와 ISMS-P 간 정합성 분석 및 제도적 개선 방향 = Conformance analysis and institutional improvement between K-RMF and ISMS-P 양우열, 박춘서, 김영세, 이윤경 p. 1575-1586
암호화 공격 트래픽 분석을 위한 딥러닝 모델의 성능 비교 연구 = A comparative study on the performance of a deep learning model for encryption attack traffic analysis 김태훈, 김환국 p. 1587-1599
DeFi 스마트 컨트랙트 접근 제어 취약점 탐지를 위한 지능형 정적 분석 프레임워크의 설계 및 평가 = Design and evaluation of an intelligent static analysis framework for detecting access-control vulnerabilities in DeFi smart contracts 조효빈, 김남령, 이일구 p. 1601-1609
LLM 기반 마약 은어 키워드 탐지 시스템 = LLM-based drug term detection in Korean messenger conversations 김민석, 구형준 p. 1611-1625
오디오 딥페이크 생성 억제 기술의 강건성 및 실용성 분석 = Robustness and practicality analysis of audio deepfake suppression techniques 박서영, 이요원, 정수환 p. 1627-1640
저궤도 위성 통신을 위한 링크 상태 기반 지능형 하이브리드 전송 기법 = A link-state-based intelligent hybrid transmission scheme for low earth orbit satellite communications 유다은, 지승하, 이일구 p. 1641-1650
동적 리더 선택을 고려한 블록체인 기반 멀티 리더 로봇 협업 모델 = A blockchain-based multi-leader robot collaboration model considering dynamic leader selection 이수진, 이고은, 서승현 p. 1651-1659
지능형 공공 보안 공학 프레임워크(i-PSEF) = Intelligent public security engineering framework (i-PSEF) : a study on system engineering methodology for providing cybersecurity public goods : 사이버 보안 공공재 제공을 위한 시스템 엔지니어링 방법론 연구 이화영, 최종원 p. 1661-1671
원자력 시설 개발환경 보안 점검에 대한 고찰 = An examination on security inspection of development environments in nuclear facilities 유현아, 이만희 p. 1673-1680
NIST SP 800-161 기반 원자력시설 보안내재화 지침의 공급망 보안 범주 연구 = A study on the supply chain security scope of the lifecycle-based security-by-design guideline for national nuclear facilities based on NIST SP 800-161 정윤정, 이만희 p. 1681-1690

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