민무홍 교수 연구실(SWLAB), CIKM 2026 논문 2편 게재 승인

소프트웨어연구실(Software Laboratory, SWLAB)의 논문 2편이 인공지능 분야의 최우수 국제학술대회 CIKM 2026 (Conference on Knowledge and Information Management)에 게재 승인되었습니다. 논문은 11월 이탈리아 로마에서 발표될 예정입니다. 1. Geonwoo Bang, Dongho Kim and Moohong Min, “EVOL: Simulator-Guided Evolutionary Expert Synthesis for Deployment-Free Learning Path Recommendation”, 35th International ACM Conference on Knowledge and Information Management (CIKM 2026) (교신저자 민무홍) 이 논문은 강화학습 기반 학습 경로 추천(LPR)의 두 가지 근본 난제, 즉 중간 피드백 없이 긴 개념 시퀀스를 확정해야 하는 희소 보상 문제와 교육 데이터에 정답 경로가 존재하지 않는 문제를 함께 해결한 연구입니다. 연구진은 지식 추적 시뮬레이터를 활용해 진화 탐색으로 학습자별 전문가 시연을 합성하고, 이를 실제 배포 없이 학습하는 정책으로 증류하는 프레임워크 'EVOL'을 제안했습니다. EVOL은 훈련 시 시뮬레이터의 내부 상태를 활용하는 비대칭 액터-크리틱 구조를 채택해, 세 개 데이터셋과 다양한 경로 길이에서 기존 8개 방법을 모두 능가하는 성능을 보였습니다. 2. Minseok Hur, Damin Kim, Jiho Shin and Moohong Min, “Cite Unseen: Measuring Citation-Channel Vulnerabilities in Retrieval-Augmented Generation”, 35th International ACM Conference on Knowledge and Information Management (CIKM 2026) (교신저자 민무홍) 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템은 답변과 함께 출처 URL을 제공하지만, 기존 보안 연구는 주로 공격으로 인해 답변 자체가 잘못되는지에 초점을 맞춰 왔습니다. 본 논문에서는 답변 내용은 정상적으로 유지하면서 인용 링크만 공격자가 원하는 악성 URL로 유도할 수 있는 새로운 인용 채널 공격(Citation-Channel Attack) 취약성을 분석하고, 이를 측정하기 위한 C-ASR(Citation-stage Attack Success Rate) 지표를 제안합니다. 4개의 BEIR 데이터셋, 3개의 검색 모델, 4개의 생성 모델을 대상으로 실험한 결과, 단 하나의 문서에서 출처 URL만 변경하는 단순한 공격으로도 취약한 모델에서 약 71%의 공격 성공률을 기록했으며, 이러한 취약성이 검색 모델보다 생성 모델의 인용 처리 방식에 크게 좌우됨을 확인했습니다. 이를 통해 기존의 답변 정확도 중심 RAG 보안 평가만으로는 탐지하기 어려운 인용 링크의 보안 위험을 밝히고, 인용 자체를 고려한 RAG 보안 평가와 방어 기법의 필요성을 제시했습니다. 민무홍 교수: iceo@skku.edu | 소프트웨어연구실: https://swlab.skku.edu/

민무홍 교수 연구실(SWLAB), DFRWS APAC 2026 논문 2편 게재 승인

소프트웨어연구실(Software Laboratory, SWLAB)의 논문 2편이 디지털포렌식 분야의 저명한 국제학술대회 DFRWS APAC 2026 (Digital Forensics Research Workshop Asia-Pacific)에 게재 승인되었습니다. 논문은 10월 싱가포르에서 발표될 예정입니다. DFRWS 게재 승인 논문은 SCIE 저널인 Forensic Science International: Digital Investigation(FSI:DI, Elsevier)에 출판됩니다. 1. Dongho Kim, Damin Kim and Moohong Min, “Evidence-Borne Prompt Injection in LLM-Assisted Textual Evidence Triage” (교신저자 민무홍) 이 논문은 이메일·문자메시지·메모 같은 자연어 증거를 대규모 언어모델(LLM)로 분류·선별하는 디지털 포렌식 과정에서, 증거 텍스트 자체에 심어진 지시문이 모델의 포렌식 판단을 조작할 수 있는 새로운 공격 표면을 최초로 정량 측정한 연구입니다. 연구진은 이를 '증거 기반 프롬프트 인젝션(evidence-borne prompt injection)'으로 정의하고, 정상 증거 300건과 인젝션이 삽입된 변형 9,000건으로 벤치마크를 구성해 평가했습니다. 그 결과 GPT-4o 기반 분석기는 정상 증거에서는 거의 완벽한 정확도를 보였으나 인젝션이 삽입된 경우 31.3%에서 공격자가 의도한 판정을 출력했으며, 특히 정상을 의심스러운 것으로 뒤집는 공격이 54.1%로 성공률이 높았습니다. 다만 증거를 신뢰할 수 없는 데이터로 취급하는 단순한 방어 기법만으로도 공격 성공률이 31.3%에서 0.6%로 낮아져, LLM 포렌식 파이프라인에서 텍스트 증거가 분석 대상일 뿐 아니라 판단을 왜곡하는 지시 전달 매체가 될 수 있음을 보였습니다. 2. Minseok Hur, Jiho Shin and Moohong Min, “STAFT: Privacy-Preserving Semantic Trace Abstraction for Forensic Triage of Personal AI Agent Incidents” (교신저자 민무홍) 개인 AI 에이전트의 실행 기록에는 이메일, 파일명, URL 등 민감한 정보가 포함될 수 있어 디지털포렌식 조사 과정에서 개인정보 노출 위험이 발생합니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 원본 실행 기록을 행동(Action), 대상(Target), 의도(Intent) 중심의 구조화된 정보로 변환하는 개인정보 보호형 포렌식 프레임워크 STAFT (Semantic Trace Abstraction for Forensic Triage)를 제안합니다. STAFT는 민감한 원본 정보를 최소화하면서도 사건 분석에 필요한 행동 흐름을 유지하고, 해시 기반으로 원본 기록과의 무결성도 보장합니다. OS-HARM 벤치마크의 150개 AI 에이전트 실행 기록을 대상으로 평가한 결과, STAFT는 간접 프롬프트 인젝션 기록의 토큰을 98.5% 감소시키면서도 관련 정보 출처를 상위 3개 후보에 포함하는 정확도 94%를 유지했으며, 평가한 민감 정보가 복원 공격에서 하나도 복원되지 않아 개인정보 보호와 포렌식 활용성을 동시에 확보함을 보였습니다. 민무홍 교수: iceo@skku.edu | 소프트웨어연구실: https://swlab.skku.edu/

컴퓨터교육과 김재현 교수, 올해의 성균인상 대상 수상

2025 올해의 성균인상 시상식 개최 - 대상에 사범대학 김재현 교수, 자연과학캠퍼스 신축 TFT, 인문사회과학캠퍼스 동아리연합회 선정 12월 19일(금) 서울 종로구 성균관대학교 인문사회과학캠퍼스에서 2025 올해의 성균인상 시상식이 개최되었다. 1997년 제정된 ‘올해의 성균인상’은 수기치인(修己治人)의 건학이념을 바탕으로 인의예지(仁義禮智)의 교시를 실천하여 각 영역에서 학교발전에 기여한 공적이 큰 교수ㆍ직원ㆍ학생을 포상하고, 남다른 애교심을 바탕으로 학교ㆍ국가ㆍ인류 사회의 발전에 기여하여 타의 귀감이 되고 본교의 명예를 드높인 성균가족을 선정, 모든 성균인의 표상으로 삼는 성균관대학교 최고 권위의 상이다. 올해는 총 3개 부문에서 10명(팀)이 수상하였다. 사범대학 김재현 교수가 대상을, 성균나노과학기술원 이성주 교수가 최우수상을, 사회과학대학 남태우 교수와 유학대학 안승우 교수가 우수상을 받았다. 행정 부문에서는 자연과학캠퍼스 신축 TF팀이 대상을, 예산기획팀이 최우수상을, 성균융합원행정실이 우수상을 수상하였으며, 학생 부문에서는 인문사회과학캠퍼스 동아리연합회가 대상을, 학부대학 FG가 최우수상을, 국어국문학과 채종빈 학생이 우수상을 받았다. 이날 시상식에 참여한 유지범 총장은 축사를 통해 “우리 성균인의 명예와 긍지를 크게 높여 주신 모든 분들의 수상을 진심으로 축하드리며, 그간의 노고에 대한 깊은 감사를 드린다”라며 “우리 대학도 인류와 미래사회를 위해 담대한 도전을 하며 세계적으로 존경받는 대학이 될 수 있도록 더욱 노력하도록 하겠다”라고 말했다.

컴퓨터교육과 안성진 교수, 산업통상자원부장관상 수상

사범대학 컴퓨터교육과 안성진 교수가 7월 10일(목) ‘무역안보의 날’에 기술안보와 관련한 수출관리제도 이행을 통해 국가 발전에 기여한 공로를 인정받아 산업통상자원부장관상을 수상했다. 안성진 교수는 급변하는 글로벌 경제안보 환경에 대응하기 위해 산업기술보호위원회, 무역안보연구회, 기술안보포럼 등에서 기술보호 정책 개발에 앞장서 왔다. 특히 2022년부터는 산업통상자원부 기술안보포럼 좌장을 맡아 국가핵심기술 보호, 수출통제, 인수합병 과정에서의 기술 유출 방지 방안 마련에 기여하였다. 또한 산업보안 및 연구보안 관련 학술연구를 통해 기술안보 분야의 학문적 발전에도 힘써 왔으며, 최근에는 무역안보관리원 산하 무역안보연구회에서 기술안보분과장으로 활동하며 국가 주요 기술 보호를 위한 학술적·실무적 연구를 수행, 전략물자 수출관리제도 발전에 이바지하고 있다.