Kim, Ju-Hwan;Kim, Soo-Jin;Woo, Ji-Eun;Park, So-Yeon;Han, Dong-Guk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.180-183
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2020
물리적 정보를 이용해 암호 알고리즘의 비밀정보를 분석하는 부채널분석 분야에서도 딥러닝을 접목한 분석방법들이 활발히 제안되고 있다. 본 논문에서는 소비전력이 시간축상으로 흐트러지는 현상인 지터가 있는 파형을 신경망의 특성을 기반으로 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험적으로 검증하기 위해 지터가 있는 AES-128 파형을 Convolutional Neural Network와 Multi-Layer Perceptron을 기반으로 분석한 결과 제안한 방법을 적용한 신경망은 모든 바이트 키 분석에 성공했으나, 이외의 신경망은 일부 혹은 모든 바이트 키 분석에 실패했다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.598-601
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2002
본 논문에서는 블록암호 알고리즘의 분석 중에 가장 널리 사용되고 있는 차분 분석법을 이용하여 정부전자관인인증체계(GPKI)가 지원하는 암호화용 알고리즘중의 하나인 블록암호 알고리즘 PACA에 적용하여 분석하였다$^{[10,8]}$ . 그 결과, 7-라운드의 차분 특성 확률이 2$^{-120}$ 이 되는 특성을 발견하였다. 이 차분 특성을 이용하여, 8-라운드 PACA에 대해 전수조사보다 빠른 공격법을 소개한다.
Kim, Keun-Ok;Kwak, Jin;Kim, Seung-Joo;Won, Dong-Ho
Review of KIISC
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v.13
no.4
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pp.80-87
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2003
최근 무선 인터넷의 발달과 함께 제약사항이 많은 무선 단말기에 적용 가능한 암호학적 알고리즘들의 필요성이 대두되었다. 그 중 2000년 Lenstra에 의해 제안된 XTR은 GF$p^{(6)}$상의 서브그룹(subgroup)에서 안전한 암호 연산을 수행하며, 기존의 알고리즘에 비해 파라미터 선택과, 원소들의 트레이스(trace)를 이용한 효율적인 암호 연산으로 인해 무선 단말기 환경에 적용되기에 알맞다. 본 고에서는 XTR 공개키 알고리즘의 개념과 수학적인 배경에 대해 연구하고, 현재까지 제안된 XTR 공개키 암호 알고리즘의 효율성을 분석하여 앞으로 무선 환경에서의 응용분야를 논한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.1
no.1
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pp.66-78
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1991
In this paper, this paper, the stream cipher systems and the error propagation are analyzed. During the ciphertext transmission. for the error control of errors occurred in the channel, the DSEC(31, 27) RS codes will be used for bothe internal and external error controls for the self-synchromizing cipher system with ciphertext feedback.
Kim, Moon-Jeong;Won, Dong-Ho;Lee, Young-Soo;Chai, Young-Do
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.1083-1086
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2002
1999년에 Paillier는 합성수 잉여류(composite residuosity class)에 기반을 둔 공개키 암호 방식을 제안하였다. 이는 고차 잉여를 결정하는 것이 계산상 어렵다는 가정 아래 제안된 새로운 확률 암호 방식이다. 현재, 이 새로운 공개키 암호 방식에 대한 안전성 및 변형된 Paillier 암호 방식들에 대한 연구가 다양한 방향에서 진행되고 있다. 요즘, 암호 알고리즘 연구에서 가장 활발하게 연구되고 있는 Paillier 암호 방식에 대하여 그 내용과 안전성에 대하여 수학적으로 자세히 분석하고, 개선된 Paillier 방식의 안전성과 선택적 암호문 공격에 대하여 분석하였나. 이후, Paillier 방식과 개선된 Paillier 방식의 효율성 및 안전성을 비교한다.
Hyeok-Dong Kwon;Min-Joo Sim;Gyeong-Ju Song;Min-Woo Lee;Hwa-Jeong Seo
Review of KIISC
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v.33
no.3
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pp.73-83
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2023
미국 국립표준기술연구소에서는 양자 컴퓨터가 가져올 현대 암호 체계 붕괴에 대비하여 양자내성암호 표준화 공모전을 개최하였고, 공개키 암호화 알고리즘 1종, 전자서명 알고리즘 3종을 표준으로 선정하였다. 이어서 국내에서도 국내 표준양자내성암호 도입을 위한 시도가 시작되었다. KpqC 공모전은 국산 양자내성암호 알고리즘 표준화를 선정하기 위한 공모전으로, 현재 Round 1을 진행 중에 있다. 본 고에서는 KpqC 암호 알고리즘들의 암호 구현 효율성 관점에서 비교 분석한다. 이와 더불어 NIST에서 선정한 표준 알고리즘들과 실제 활용 사례를 확인해 보며 추후 표준화가 될 KpqC 암호 알고리즘들의 운영 방안에 대해 알아보도록 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.359-362
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2014
With recent growing of application service, servers are required to sustain great amount of data and to handle them quickly: besides, data must be processed securely. The main security algorithm used in security services of server is AES(Advanced Encryption Standard - 2001 published by NIST), which is widely accepted in the world market for superiority of performance. In Korea, NSRI(National Security Research Institute) has developed ARIA(Academy, Research Institute, Agency) algorithm in 2004 and LEA(Lightweight Encryption Algorithm) algorithm in 2012. In this paper, we show advantage of LEA by comparing performance with AES and ARIA in various servers.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2003.12a
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pp.39-44
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2003
오류분석 공격은 암호시스템에 오류를 주입한 후 그 출력 결과를 분석하여 비밀키를 찾아내는 물리적 공격 방법으로서 RSA, ECC를 포함한 공개 키 시스템을 비롯하여 DES, AES와 같은 대칭 키 암호시스템에도 공격이 시도되고 있다. 본 논문에서는 기존 DES 공격에 사용된 오류 주입의 가정만 있으면 국내 표준 블록 암호 알고리듬인 SEED 역시 오류 주입 공격이 가능함을 증명한다. 또한, 오류 주입 공격에 의해 SEED의 라운드 키 두개만 공격되면 원 암호 키가 모두 노출될 수 있음을 검증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.466-469
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2021
최근 암호화폐가 발전함에 따라 다양한 연구들이 진행되고 있지만 그 중에서도 암호화폐의 가격 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 이러한 예측 분야에서도 인공지능 기술을 접목시켜 암호화폐 가격의 예측 정확도를 높이려는 노력들이 지속되고 있다. 인공지능 기반의 기법들 중 시간적 정보를 가진 데이터를 기반으로 하고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 활용되고 있으나 급등락하는 암호화폐 가격 데이터가 많을 경우에는 그 성능이 상대적으로 낮아질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 가격이 급등락하고 있는 Bitcoin, Ethereum, Dash 암호화폐 데이터 환경에서 LSTM 모델의 예측 성능이 향상될 수 있는 세부 하이퍼 파라미터 값을 실험 및 분석하고, 그 결과의 의미에 대해 고찰한다. 이를 위해 LSTM 모델에서 향상된 예측률을 보일 수 있는 epoch, hidden layer 수, optimizer 에 대해 분석하였고, 최적의 예측 결과를 도출해 줄 수 있는 최소 training data 개수도 함께 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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