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개요Graph Contrastive Learning(GCL)은 라벨이 없는 그래프 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 개발된 자기지도학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 기존의 그래프 신경망(GNN)이 라벨 기반 학습에 주로 의존했던 것과 달리, GCL은 그래프의 노드, 엣지, 서브그래프 간의 관계성을 기반으로 '양의 쌍(positive pair)'과 '음의 쌍(negative pair)'을 설정하고, 이들 간의 표현 차이를 극대화하는 방식으로 그래프 임베딩을 학습합니다.1. 개념 및 정의GCL은 그래프 내 또는 그래프 간 다양한 형태의 유사성과 비유사성을 학습하여, 라벨 없이도 효과적인 노드/그래프 수준 임베딩을 생성하는 학습 전략입니다.핵심 전략: contrastive ..

개요Graph Transformer Network(GTN)는 트랜스포머(Transformer)의 강력한 표현력과 그래프 구조의 유연함을 결합한 딥러닝 기반의 그래프 표현 학습 모델입니다. GTN은 이질적인(homogeneous/heterogeneous) 그래프 구조를 처리하고, 노드 간의 관계나 경로를 자동으로 학습하며, 기존의 GCN(Graph Convolutional Network)이나 GAT(Graph Attention Network)의 한계를 극복합니다. 본 글에서는 GTN의 동작 원리, 핵심 구성, 장점과 활용 사례를 기반으로 최신 그래프 딥러닝 기술을 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GTN은 관계 및 경로 중심의 그래프 데이터를 처리하기 위해 트랜스포머 구조를 그래프 형태..

개요Graph Neural Network(GNN)는 그래프 형태로 표현된 데이터에서 노드(Node), 엣지(Edge), 구조적 정보(Topology)를 학습하고 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 기존의 CNN, RNN이 순차적 또는 격자형 데이터를 처리하는 데 강점을 가졌다면, GNN은 소셜 네트워크, 추천 시스템, 화학 분자 분석, 사이버 보안 등 복잡한 관계성과 비정형 연결 데이터를 다루는 데 최적화된 모델입니다.1. 개념 및 정의GNN은 그래프라는 데이터 구조에서 각 노드가 이웃 노드와의 관계를 반복적으로 집계(Aggregation)하고 갱신(Update)하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이 과정은 ‘Message Passing’ 또는 ‘Neighborhood Aggregation’이라 불리며, ..

개요AI 기반 바이너리 분석(AI-driven Binary Analysis)은 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 실행 파일, 라이브러리, 펌웨어 등 바이너리 코드에 대한 정적·동적 분석을 자동화하고 고도화하는 보안 분석 기술입니다. 이는 기존의 수작업 중심 디스어셈블리나 시그니처 기반 분석보다 더 빠르고 정밀하며, 알려지지 않은 악성코드 탐지, 제로데이 분석, 취약점 리버스 엔지니어링 등에 효과적으로 활용됩니다. 본 글에서는 AI 기반 바이너리 분석의 개념, 기술 구성, 장점, 활용 분야를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의바이너리 분석(Binary Analysis)은 컴파일된 이진 실행 파일을 대상으로 구조, 동작, 보안 취약점을 분석하는 기법입니다. 여기에 AI 기술을 접목하여 패턴 인식, 기능 분류, ..