동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.
전통적인 암호시스템의 분석방법은 암호 프리미티브들로 구성된 부분을 블랙박스로 생각하고 이들을 구성하는 수학적 함수를 분석하여 이론적인 안전성을 정량화 했다. 그러나 암호 프리미티브가 이론적으로 안전하다고 해도 이들을 적용한 암호시스템을 구축할 때 구현 방법에 따라 비밀정보와 연관된 내부 함수가 실행되면서 연산시간, 소모전력, 전자복사, 오류결과 등의 부가적인 정보를 밖으로 누출하는 경우가 있다. 최근 들어 이런 부채널 정보를 통해 비밀정보를 유추하는 기술이 발전하였는데 시차공격법, 전력분석법, 전자복사 공격법, 오류 공격법, 오류 메시지 공격법 등 여러 가지 공격법이 알려지고 있다. 부채널 공격법을 통해 비밀키 암호 알고리즘, 공개키 암호 알고리즘, 해쉬함수 등을 프리미티브로 사용하여 구현한 암호 메카니즘의 취약점이 분석되었으며, 이를 막을 수 있는 대응법도 다양하게 제안되고 있다. 본 고에서는 부채널 공격법과 이의 대응법에 대한 최근 동향을 살펴본다.
본 논문에서는 GSM 암호 시스템에 적용되는 메시지 암호 등을 위한 A5 스트림 암호를 개선하였다. 기존의 64비트 키 길이의 GSM 암호의 취약점을 보완하기 위해 키 길이를 두 배로 늘림으로서 키 수열을 복잡하게 하였고, 랜덤성, 주기 그리고 선형 복잡도 측면에서 분석하였다. 사용된 알고리즘은 C언어로 시뮬레이션 하였으며. 통계적 분석 기법을 통하여 개발 알고리즘의 출력 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘과 같은 비밀키 암호 시스템의 통계적 특성을 측정하기 위하여 사용된 여러 가지 randomness 테스트 방법들을 구현하여 그 성능을 randomness test의 power측면에서 서로 비교하였다. 여기서, power란 randomness test가 nonrandom한 비트 스트림을 얼마나 정확하게 검정할 수 있는 가를 나타내는 적도이다. 그리고, 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘의 통계적 특성을 측정하기 위해 가장 효율적이라고 생각되는 테스트 방법들을 찾아 이 방법들을 사용할 것을 제안한다. 끝으로 제안된 방법들을 이용하여, DES, AES후보 알고리즘, SEED의 통계적 특성을 분석하였다.
본 고에서는 최근 급격히 발전하고 있는 양자컴퓨터와 이를 이용한 암호분석의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다. 특히 양자컴퓨터를 이용한 블록암호에 대한 대표적인 공격 기법인 Grover 알고리즘과 최근에 연구가 진행되고 있는 양자인공지능을 활용한 암호 공격에 확인해 보도록 한다.
GPU의 병렬 연산을 활용한 암호 분석 및 해독 기술은 암호 분석 시스템의 연산 시간을 단축하는 방향으로 연구되었다. 해당 연구들은 하나의 GPU에서 암호 분석 연산의 속도를 향상시키기 위해 코드를 최적화하거나 또는 단순히 GPU의 수를 늘려 병렬 연산을 강화하는 것에 집중되어 있다. 하지만 다량의 GPU를 데이터 전송에 대한 최적화 없이 사용하는 것은 하나의 GPU를 사용하는 것보다 더 긴 데이터 전송 지연 문제를 발생시키고, 암호 분석 시스템의 전체적인 연산 시간 증가를 야기한다. 이에, 본 논문은 딥러닝 또는 HPC 연구 분야의 GPU Clustering 환경에서 고성능 데이터 처리를 위해 활용되는 GPUDirect RDMA 및 관련 제반 기술들을 조사 및 분석한다. 그리고 해당 기술들을 활용한 고성능 암호 분석 시스템 설계 방법들을 제안한다. 더 나아가, 해당 설계를 기반으로 Password Cracking, GPU Reduction을 활용한 암호 분석 시스템 구현 방법에 대해 제시한다. 최종적으로, GPUDirect RDMA 기술 적용으로 구현된 암호 분석 시스템에 대해서 암호 분석 작업 성능 향상의 실증을 통해 제안한 시스템에 대한 기대효과를 제시한다.
본 논문에서는 블럭 암호를 벡터 부울함수로 해석하여 블럭 암호의 주 공격 방법인 DC및 LC 특성에 관한 제반 사항을 분석한다. 특히, 벡터 부울함수가 일대일, 균형 또는 치환인 경우에DC 및 LC특성의 결과를 블력 암호에 적용하여 이들 두 공격에 대한 안전성을 명확하게 분석하고자 한다. 본 논문의 결과는 DC 및 LS 에의 안전성이 증명되는 블럭 암호 설계시 유용하게 활용될 수 있다.
Kumar 등은 interlacing과 decomposition을 적용한 112-비트 블록 암호를 제안하였다. 본 논문에서는 이 블록 암호에 대한 첫 번째 분석 결과를 소개한다. 이 블록 암호를 구성하는 연산들은 모두 선형성만을 가지고 있다. 따라서 112개의 독립인 평문/암호문 쌍이 주어졌을 경우, 비밀키를 복구하지 않더라도 임의의 암호문을 복호화할 수 있다. 본 논문의 분석 결과를 통하여 이 블록 암호는 매우 취약함을 알 수 있다.
스마트컨트랙트를 사용하는 블록체인 2세대를 넘어오면서 블록체인 생태계는 지속적으로 성장하고 있으며, 블록체인 플랫폼 내에서 자체 발행되는 암호화폐는 다양한 수익 상품들(ICO, DeFi, NFT, Staking 등)을 등장시켰다. 암호화폐가 실물 화폐를 대체할 새로운 대안이라고 여겨지고 있지만, 최근 암호화폐를 악용한 범죄가 증가하고 있다. 특히 시스템을 감염시켜 몸값을 요구하는 랜섬웨어의 경우 기존의 현금을 요구하기보다 자금 세탁에 용이한 암호화폐로 요구하는 빈도가 증가하고 있다. 암호화폐의 경우 손쉽게 믹싱 서비스를 받을 수 있으며, 블록체인의 특성상 모든 트랜잭션을 확인할 수 있음 제3의 신뢰기관이 존재하지 않으며 모든 네트워크는 계좌로 연결되기 때문에 익명성이 보장되어 범죄자들이 자금세탁에 이용하고 있다. 본 논문을 통해 랜섬웨어에 사용되는 암호화폐 자금세탁 사례를 살펴보고 자금 세탁 시 사용되는 믹싱 서비스에 대해서 분석했다. 또한 불법 자금세탁을 식별하기 위한 기술적 연구 동향에 대해서 분석하였다.
본 논문에서는 통신 채널의 오류로 인하여 통신 단말간에 서로 송수신되는 정보중에 임의의 비트가 삭제되거나 추가되어 암호 알고리즘을 사용하여 통신이 불가능해지는 경우, 이를 극복하기 위한 기법으로 Statistical CFB 방식의 암호 알고리즘을 제안한다. 먼저, 비트 삽입 또는 비트 삭제 발생 시 오류 전파의 영향을 수학적으로 모델링하여 이론적인 Statistical CFB 암호 알고리즘의 성능을 분석한다. 이 경우, Statistical CFB 방식의 성능을 결정하는 요소인 농기 패턴의 길이와 피프백되는 키의 길이를 변화해가며 분석하도록 한다. 또한 이론적인 분석과 함께 실제로 특정 길이의 동기 패턴과 피드백되는 키를 선택한 후, Statistical CFB 방식을 적용한 암호 알고리즘을 사용하여 성능을 분석하였다. 이를 이론적인 분석 결과와 비교하여 제안된 암호 알고리즘의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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