• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.264-267
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• 2020

클라우드가 보편적으로 활용되면서 클라우드 서버에 정보를 저장하거나 연산을 하는 일은 일상이 되었다. 그러나, 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스가 급격히 증가하면서, 개인정보보호와 데이터 보안성, 기밀성 및 시스템의 안정성에 대한 우려가 높아지고 있다. 클라우드는 데이터를 위탁받아 연산하는 과정에서 사용자들의 개인정보를 유출시킬 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 현재 가장 각광 받고 있는 해결책은 바로 동형암호기술이다. 동형암호는 이전 암호체계와 다르게 사용자의 암호화된 데이터를 복호화하지 않고서도 연산할 수 있어서, 이를 이용하게 되면 사용자 데이터의 기밀성을 보장하면서도 원하는 결과를 얻을 수 있다. 그러나, 동형암호를 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하는데 가장 큰 장애물은 바로 연산 오버헤드가 대단히 크다는 점이다. 본 연구에서는 최신 동형암호 기술을 소개하고 연산속도를 증가시키기 위한 솔루션들에 대해 알아보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.113-116
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• 2021

동형암호를 활용한 딥러닝 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 딥러닝 모델에는 비선형함수가 활용되고 연산량이 점점 많아지는 추세지만, 이러한 점들은 동형암호 연산의 대표적인 제한사항들이다. 이러한 제한점들을 극복할 수 있는 방안들을 소개하며 그 근거를 간단한 실험들을 통해 증명하여 동형암호 딥러닝 모델 설계를 위한 가이드라인을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.268-271
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• 2020

최근 동형암호에 대한 관심이 높아진 가운데, 이를 활용한 Cloud Computing 서비스를 구축하기 위한 시도가 이어지고 있다. 기존 동형암호 HW에 대한 연구는 수학적 기능 구현 자체에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 동형암호 CNN inference 모델 설계 과정에서 HW 구현 한계점과 bottleneck들을 수학적 기법이 아닌 HW 특징을 이용해서 극복하는 과정을 서술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.212-214
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• 2023

동형암호는 주목받는 차세대 프라이버시 보존 기술이다. 많은 기업들이 이를 활용한 서비스들을 제공하고 있다. 비록 동형암호가 수학적으로 안전성을 인정받았지만, 실행되는 프로그램으로써 동형암호는 부채널공격들에 취약하다는 연구 결과들이 보고되고 있다. 이 논문은 이런 부채널공격들에 대해 본석, 일반화하여 사용 가능한 gadget을 소개하며, 대응기법에 대한 가이드라인을 제안하고 그 효과와 한계에 대해 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.61-70
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• 2019

최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.941-949
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 스마트기기의 보급과 맞물려 편리함을 장점으로 수요가 급격히 증가하고 있다. 시장의 관심을 받으면서 클라우드 컴퓨팅 시스템이 정말로 안전한지에 대한 관심도 높아지고 있는 상황이다. 클라우드 환경의 특성상 서비스 제공자는 데이터를 위탁받는 입장에서 사용자의 개인정보를 유출할 수 있게 되는데, 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 완전 동형 암호가 대두되고 있다. 완전 동형 암호는 사용자의 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산을 가능하게 하는 암호체계이다. 완전 동형 암호를 이용하면 기밀성을 보장하면서 암호문에 대한 키가 없어도 연산을 수행할 수 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 제거하는데 효과적일 것으로 전망하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 조사하고 이를 해결할 수 있는 완전 동형 암호에 대하여 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2022

딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.213-215
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• 2022

빅데이터, 인공지능, 클라우드 등의 기술이 발전함에 따라서 개인 정보나 중요 데이터가 많이 노출되고 있다. 동형암호는 암호화된 데이터에 대해서 직접 연산이 가능한 암호체계이다. 이러한 특성은 오늘날 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 매우 중요한 기술이지만, 많은 연산으로 인해 처리 시간이 오래 걸려 많이 사용되어 오고 있지 않다, GPU는 병렬 연산의 특성을 활용하여 CPU가 담당하는 작업을 훨씬 효율적으로 작업하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 동형 암호의 속도 향상을 위한 기법 연구 동향에 대해 알아본다.

• 산업융합연구
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• 제17권1호
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• pp.1-6
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• 2019

정보의 기밀성을 보장하기 위해 고대로부터 다양한 암호기술들이 제안되었고, 다양한 방식으로 발전하고 있다. 기하급수적으로 증가하는 컴퓨터 파워로 인해 안전성 때문에 암호화 키가 점차 증가되고, 짧은 기간에만 안전성을 보장받는 방식으로 기술이 발전되고 있다. 4차 산업혁명의 도래로 다양한 분야에 암호화기술이 요구되고 있다. 최근 동형암호를 활용한 암호화 기술이 주목받고 있다. 암호화된 정보의 연산을 위해 복호화하는 과정에서 사용된 키와 복호문의 노출로 인해 보안위협이 발생된다. 동형 암호는 암호문의 데이터를 연산하여 평문상태의 정보를 노출없이 정보를 안전하게 처리가 가능하다. 다양한 서비스에서 암호화된 개인정보가 저장된 빅데이터 처리시 동형암호을 활용할 경우 키사용과 복호화 평문의 노출이 없기 때문에 보안의 위협을 피할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1904-1913
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• 2021

스마트폰의 대중화와 IoT 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워지며 공익을 위해 이를 분석하는 것이 가능해졌지만, 개인정보 유출의 가능성으로 인해 다수의 사용자는 자발적으로 데이터를 제공하는 것에 우려를 표한다. 이러한 문제해결을 위해 개인정보를 보호하면서 데이터 수집을 가능하게 하는 프로토콜에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 자료 교란, 전통 암호, 그리고 동형암호를 이용한 알고리즘들의 성능에 대해 분석하였으며 정확도, 메시지 길이, 그리고 계산 지연시간의 3가지 단위를 이용하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 통해 자료 교란 방식은 연산 속도가 빠르고 정확도는 낮으며, 반면에 전통 암호 알고리즘은 효율성이 떨어지지만 100%의 정확도를 보장한다는 점을 확인하였다. 동형 암호 알고리즘은 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 연산을 수행하는 방식이므로 상대적으로 개인정보보호에 효과적이지만, 높은 비용이 발생하였다. 그러나 동형 암호 알고리즘의 주요 비용인 사칙연산은 분산 처리하여 비용을 낮출 수 있으며, 통계수치 분석과 같은 연산은 데이터 개수와 상관없이 복호화가 단 한 번만 수행된다는 장점을 확인하였다.