• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.265-268
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• 2024

클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하기 위해 사용자가 데이터를 클라우드로 전송하는 과정에서 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 동형암호를 적용한 프라이버시 보호 원격 컴퓨팅 기술이 연구되고 있다. 하지만 동형암호 연산은 큰 성능 부하가 발생하며, 본 논문은 특정 연산에 대하여 배타적 프라이버시 보호기술을 적용한 효율적인 동형암호 연산 기술을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.41-44
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• 2024

원격 컴퓨팅 환경에서 오프로딩된 사용자의 코드와 데이터를 악의적인 내부 위협자(클라우드 운영체제 등)으로부터 안전하게 지켜주는 하드웨어 신뢰실행환경은 보안성을 위하여 사용되는 메모리 물리 주소가 하나의 실행환경에 귀속되는 공간적 격리(spatial isolation) 모델을 사용한다. 허나 이러한 메모리 모델은 상호작용하는 신뢰실행환경 프로그램들 사이 메모리 공유를 허락하지 않으며, 이는 성능 및 기존 어플리케이션과의 호환성에서의 문제를 야기한다. 본 논문에서는 최근 ARM사에서 발표된 새로운 신뢰실행환경인 기밀 컴퓨팅 아키텍처를 분석하여 메모리 공유 가능성을 파악하고, 공유가 단순히 허용되어 있을 때의 보안 문제와 이에 대한 기본적인 해결책 및 그 한계점을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.367-370
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• 2024

양자컴퓨터 시대가 눈앞에 도래한 지금 차세대 암호로 주목받고 있는 양자 내성 암호는 다양한 수학적 알고리즘에 안전성을 기반하고 있으나 이 안전성을 위협하는 대표적인 공격 기법 중 하나인 부채널 분석 공격에 대응하기 위한 노력들이 계속되어 왔다. 이 논문에서는 코드 기반 양자 내성 암호를 중심으로 알고리즘에 위협적인 부채널 분석 공격에 대한 연구 동향을 분석하였다. 그리고 NIST 에서 PQC 표준화를 위해 Round 를 진행 중인 후보 중 하나인 코드 기반 알고리즘 MEDS 에 대해 소개하고, MEDS 알고리즘의 최적화를 위해 기존에 연구되었던 코드 기반 암호에 대한 부채널 분석 공격 대응 측면에서의 알고리즘의 안전성 확보라는 보안 비용과 하드웨어 가속 등을 통한 성능 향상이 적절한 조화를 이룰 수 있도록 설계하기 위한 방안에 대해 알아보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.757-759
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• 2024

Software vulnerabilities represent security weaknesses in software systems that attackers exploit for malicious purposes, resulting in potential system compromise and data breaches. Despite the increasing prevalence of these vulnerabilities, manual repair efforts by security analysts remain time-consuming. The emergence of deep learning technologies has provided promising opportunities for automating software vulnerability repairs, but existing AIbased approaches still face challenges in effectively handling complex vulnerabilities. This paper explores the potential of large language models (LLMs) in addressing these limitations, examining their performance in code vulnerability repair tasks. It introduces the latest research on utilizing LLMs to enhance the efficiency and accuracy of fixing security bugs.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.374-376
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• 2024

최근 차세대 암호로 불리는 양자내성암호(PQC, Post Quantum Cryptography)는 양자 컴퓨터와 현재 사용하는 일반 컴퓨터 모두에서 내성을 갖는 암호이다. 그 중 FALCON 전자 서명 알고리즘은 표준화로 선정되며 초안 문서를 작성하는 중으로 차세대 암호로 주목받고 있다. 하지만 FALCON 알고리즘은 실수 연산을 사용하는 등 임베디드 환경에서 효율적인 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 따라 임베디드 하드웨어 가속 연구들이 있으며, 그 중 HLS(High Level Synthesis)를 통한 FPGA 가속 연구들이 있다. 본 논문에서는 FALCON 전자서명 알고리즘에서 HLS 로 구현하는데 어려움이 있었던 서명 생성 함수에 대해 분석하고, 이를 소프트웨어/하드웨어 통합설계를 통해 HLS로 구현하였다. 이는 기존 소프트웨어 대비 약 10배 빠른 연산 속도를 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.313-314
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• 2021

최근 개인 정보 보호를 위해 주목 받고 있는 동형암호 알고리즘은 암호화된 상태로 덧셈과 곱셈 연산이 가능하여, 연산을 위한 복호화 과정 없이 데이터에 대한 가공이 가능하다. 따라서 이러한 동형암호 알고리즘이 개인 정보 보호를 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 특히 완전동형암호 알고리즘의 경우 덧셈과 곱셈 연산을 모두 지원하며, 유효 연산 횟수에도 제한이 없어 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 그러나, 완전동형암호 알고리즘의 경우 암호문의 크기가 평문대비 크게 증가하고, 다항식으로 구성된 암호문의 덧셈 및 곱셈 연산도 복잡하여 이에 대한 가속이 필요한 실정이다. 이에 FPGA 기반의 동형암호 가속기 개발이 많이 연구되고 있으며, 이를 통해 동형암호 연산의 특징을 이해하고 가속기 연구 동향을 알아보려 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.66-68
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• 2022

활용도가 높아지고 있는 최근의 딥러닝 애플리케이션 등을 사용하기 위해서 기존의 CPU 구조로는 한계가 있어 GPU, TPU 등의 하드웨어로 가속하려는 노력이 있어왔다. 하지만 물리적인 제약으로 인해 메모리 대역폭에 한계가 있으며, 이를 뛰어넘기 위해 메모리 안에서 직접 연산을 수행하는 Processing-in-Memory 기술이 떠오르고 있다. 본 논문은 PIM 기술을 사용할 때의 불이익을 감수하면서 장점을 최대한 활용하는 방법들에 관해서 서술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.234-236
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• 2022

딥러닝 원격 컴퓨팅 서비스(Deep Learning as a Service, DLaaS)가 널리 활용되면서 클라우드에서의 개인 정보 보호에 대한 우려가 커졌다. 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment, TEE)는 운영체제의 접근까지 차단한 메인 프로세서의 보안 영역으로 DLaaS 환경에서의 개인 정보 보호 기법으로 채택되고 있다. 사용자의 데이터를 보호하면서 고성능 클라우드 환경을 활용하기 위해 신뢰실행환경을 활용한 딥러닝 모델 추론 연구들을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.194-196
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• 2023

컴퓨터 보안의 위협 중 하나인 로우해머 공격은 DRAM 메모리 모듈에 영향을 미치며, 인접 셀에서 "비트 플립"이 발생하여 중요한 데이터에 무단으로 접근하거나 시스템을 손상시킬 수 있다. 하드웨어 기반 방어 기법은 메모리 컨트롤러 및 메모리 모듈 기반으로 나뉘며, 소프트웨어 기반 방어 기법은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 공격을 감지하거나 예측하여 방지한다. 본 논문은 로우해머 공격과 그 대응 방안에 대한 연구 동향을 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.15-17
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• 2023

ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.