
IT
강화학습 기반 자기 파괴 데이터 암복호화 시스템 개발
기술분야
강화학습 기반 암호화
가격
가격 협의
판매 유형
직접 판매
거래방식
- 노하우
- 특허매각
- 공동연구
- 라이센스
AI요약
클라우드 환경에서 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 자기 파기 시 발생할 수 있는 데이터 손실 문제를 해결하기 위한 기술입니다. 본 기술은 강화학습을 기반으로 암복호화 키의 임계값을 최적화하여 데이터의 가용성과 보안성을 동시에 향상시킵니다. 키 관리, 비밀 공유, 임계값 추정 모듈로 구성된 클라이언트-서버 시스템이 SARSA 알고리즘을 통해 이상적인 데이터 수명 및 가용성 그래프에 가장 근접하는 임계값을 지능적으로 결정합니다. 이 기술은 분산 해시 테이블(DHT) 네트워크를 활용하여 데이터를 원하는 기간 동안 안전하게 보존하고, 이후 자동으로 파기함으로써 개인 정보 유출을 효과적으로 방지하며, 사용자 요구에 최적화된 데이터 보호 환경을 제공합니다.
기본 정보
| 기술 분야 | 강화학습 기반 암호화 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
기술 상세 정보
| 기술명 | |
| Reinforcement learning-based encryption and decryption method and client and server system performing the same | |
| 기관명 | |
| University-Industry Cooperation Group of Kyung Hee University | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 홍충선 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 15880074 | 10700855 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2018.01.25 |
| 중요 키워드 | |
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중요 키워드
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기술완성도 (TRL)
기본원리 파악
기본개념 정립
기능 및 개념 검증
연구실 환경 테스트
유사환경 테스트
파일럿 현장 테스트
상용모델 개발
실제 환경 테스트
사업화 상용운영
기본원리
파악
기본개념
정립
기능 및 개념
검증
연구실 환경
테스트
유사환경
테스트
파일럿 현장
테스트
상용모델
개발
실제 환경
테스트
사업화
상용운영
기술 소개
매도/매수 절차
기술이전 상담신청
연구자 미팅
기술이전 유형결정
계약서 작성 및 검토
계약 및 기술료 입금
문의처

경희대학교
담당자최현아
이메일tlo-khu@khu.ac.kr
문의처031-201-3531
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