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.
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.
최근 양자 컴퓨터의 개발은 현재 사용 중인 이산대수 문제나 인수분해 문제 기반의 공개키 암호에 큰 위협이 되므로, 이에 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 현재 컴퓨팅 환경 및 도래하는 양자 컴퓨팅 환경에서 모두 구현이 가능한 양자내성암호를 위해 공모전을 진행하고 있다. 이 중 NIST 양자내성암호 공모전 4라운드에 진출한 SIKE(Supersingular Isogeny Key Encapsulation)는 유일한 Isogeny 기반의 암호로써, 동일한 안전성을 갖는 다른 양자내성암호에 비해 짧은 공개키를 갖는 장점이 있다. 그러나, 기존의 암호 알고리즘과 마찬가지로, SIKE를 포함한 모든 양자내성암호는 현존하는 암호분석에 반드시 안전해야만 한다. 이에 본 논문에서는 SIKE에 대한 전력 분석 기반 암호분석 기술을 연구하였으며, 특히 웨이블릿 변환 및 딥러닝 기반 클러스터링 전력 분석을 통해 SIKE를 분석하였다. 그 결과, 현존하는 클러스터링 전력 분석 기법의 정확도를 50% 내외로 방어하는 마스킹 대응기법이 적용된 SIKE에 대해 100%에 가까운 분석 성공률을 보였으며, 이는 현존하는 SIKE 기법에 대한 가장 강력한 공격임을 확인하였다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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