미래를 이끌 기술로 주목받고 있는 양자 컴퓨터 기술의 발전으로 RSA나 ECDSA와 같은 전자서명 기술들이 위협받고 있다. 대안으로 격자 기반, 다변수 기반, 코드 기반, 해시 기반 등 다양한 양자내성암호가 연구되고 있는데 그 중 해시 기반은 빠르고 정량적 보안 수준을 계산할 수 있으며 안전성도 증명된 상태여서 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그 동안 제안된 다양한 해시 함수 기반 전자서명 기법들을 살펴보고 각각의 특징 및 장단점을 분석한다. 또한 해시 함수 기반 전자서명 기법이 실질적으로 사용되기 위해서는 서명 크기를 줄이는 것이 무엇보다 중요하다는 점을 강조한다.
Hellman에 의해서 처음 제시된 TMTO (time memory trade-o런 암호 해독 방법은 블록 암호, 스트림 암호, 그리고 해쉬 함수와 같은 일반적인 암호 시스템에 광범위하게 적용된다. 이 논문에서는 TMTO 암호 해독 방법에서 선계산 단계에서 테이블을 저장하기 위해 필요한 저장 공간을 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 시작점을 의사난수 수열군 통해서 생성하고 시작점의 실제 값 대신 난수 수열 군에서 몇 번째로 취한 값인지에 대한 색인을 저장하는 방식으로 시작점을 저장하기 위해 필요한 메모리 용량을 줄일 수 있다. 이 논문에서는 이 방법을 사용하면 키의 길이가 126 비트일 경우에 시작점을 저장하기 위해 필요한 메모리의 양을 10% 이하로 줄이는 것도 가능하다는 것을 보일 것이다. 이에 대한 비용으로 온라인 단계에서의 탐색 시간이 조금 더 늘어나지만 메모리가 시간에 비해서 더 비싼 자원이기 때문에 필요한 메모리 용량이 감소하게 되면 공격의 실현가능성이 더욱 커지게 된다.
디지털 이미지 워터마킹(digital image watermarking)은 이미지 소유자의 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 이미지 워터마킹 기법은 기존의 스테가노그라피(steganography)보다 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어야 하며, 암호학과 마찬가지로 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 암호학 함수인 ElGamal함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 ElGamal일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit)공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다 향후 과제로, 키생성을 위한 의사난수성과 비대칭키의 생성을 동시에 달성시키는 알고리즘 연구가 요구된다.
본 연구는 디지털 오디오 데이터의 전송 및 배포과정에서 필요한 워터마크기술에 관한 것이 다. 삽입 방법은 일종의 확산 스펙트럼 방식으로 특정 Key 에 의해 생성된 의사난수신호를 인간의 가청주파수모델과 오디오 신호의 특성에 따라 조작 한 후 삽입하게 된다. 이러한 주파수 조작은 데이터 은닉의 inaudibility 와 audio compression에의 견고성을 위하여 필요 한 사항이다. 워터마크 추출과정에서는 일정한 길이의 오디오 신호 앙상블 평균을 구하고, 이 신호와 워터마크와의 상호 상관함수를 구하여 워터마크의 삽입 유무를 판단하게 된다. 알고리즘의 테스트 결과 본 기술은 오디오 압축 및 오디오 조작에 강인한 것으로 나타났다.
다자간 프라이버시보호 교집합 연산은 둘 이상의 참여자들이 서로 자신이 가지고 있는 데이터를 노출시키지 않으면서 교집합을 구하는 문제이다. 다자간 프라이버시보호 교집합 연산은 보험사기 방지시스템, 항공기 탑승 금지자 목록 검색, 의료 정보 검색, 전자투표 등에서 이용될 수 있다. 2009년 Hazay와 Lindell[1]은 스마트카드를 이용한 양자간 프라이버시보호 교집합 연산을 하는 프로토콜을 제안하였다. 이 프로토콜은 신뢰할 수 있는 제 3자를 설정할 수 없는 상황에서 스마트카드의 보안 요소를 사용하여 양자간 프라이버시보호 교집합 연산을 할 수 있다. 또한 이론적으로는 안전하나 실제로 구현이 어려운 일방향함수를 기반으로 한 모델의 단점을 의사난수치환을 사용하여 현실적인 모델로 보완하였다. 본 논문에서는 기존의 Hazay와 Lindell의 양자간 프로토콜에 Commodity Server를 도입하여, 다자간 프라이버시보호 교집합 연산을 할 수 있는 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 u-Eco(ubiquitous ecological) City에서의 정보보호 정책을 제시한다. 이를 위하여 먼저, 다양한 유비쿼터스 도시의 정의를 살펴보고 u-Eco City의 개념, 주요 서비스 및 추진 과제를 정리한다. 그리고 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 중추적인 역할을 수행하는 통합운영센터의 프레임워크를 제시하고, 센터에서의 개인정보 및 사생활 보호, 데이터 보호, 망설비 보호와 관련된 요구사항을 분석한다. 기존 정보보호 알고리즘과 달리 u-Eco City에서 운영되는 USN(ubiquitous sensor network)에서 정보의 수집, 가공 및 제공시 경량화된 암호화 알고리즘을 이용한 정보보호 기술(블록/스트림 암호화, 의사난수 생성기, 해쉬함수 및 공개키 암호화 등)이 요구되며 개인정보의 기밀성과 인증성을 보장해주기 위한 정책이 사전에 마련되어야 함을 알 수 있다.
현대의 이동통신 발달은 사용자들에게 많은 편리성을 제공해주고 있다. 이와 반면에, 이동통신의 개방성은 심각한 보안위협이 되고있으며, 안전한 통신채널을 제공하기 위한 이동통신망의 보안은 필수적이다. 이동통신상의 보안으로 주로 사용되는 방법은 의사난수를 생성하는 스트림 암호알고리즘이다. 본 고에서는 이동통신상에서 전송되는 데이터를 보다 안전하게 보호하기 위한 연구로서 스트림 암호알고리즘에 비선형 함수인 S박스의 사용과 그에 대한 메커니즘을 제안한다. 또한, 사용된 S박스 중에서 이동통신 환경에 가장 좋은 랜덤특성을 가지는 S박스에 관한 연구도 병행한다. 실험을 통해, 이동통신 환경에 가장 적합한 DES의 S박스를 조사하고, 기존의 스트림 사이퍼와 제안한 모델의 랜덤성을 비교분석하여 제안한 모델의 효율성을 증명한다.
무선통신의 발달로 인해 사람들은 언제, 어디서나 서로 통화할 수 있는 시대에 살고 있다. 하지만, 이동통신의 개방성은 심각한 보안위협에 노출되며, 안전한 통신채널을 제공하기 위해 이동통신망에서 보안은 필수적이다. 이동통신망의 보안을 위해서 사용하는 가장 일반적인 방법중의 하나는 스트림 암호이다. 일반적으로, 이 스트림 암호는 LFSR (Linear Feedback Shift Reigster)을 주로 사용하여 구현된다. 본 고에서는 이동통신망의 스트림 암호의 비도를 향상시키기 위해서 블록 암호알고리즘에서 주로 사용하는 S박스의 변형된 메커니즘을 제안하며. 이 메커니즘은 랜덤성을 고려한 3개의 변형된 S박스 메커니즘이다. 일반적으로, S박스는 비선형 특성을 가진 함수로서 임의 데이터를 공격에 더 강하도록 만들어준다. 제안된 알고리즘의 랜덤성 테스트는 Ent 의사난수 테스트 프로그램을 사용하고, 실험결과 각각의 테스트에서 기존의 스트림 알고리즘보다 더 좋은 랜덤성과 serial correlation coefficient를 가진다는 것을 증명한다.
RYPTO 2019에 발표된 Gohr의 연구결과는 딥러닝 기술이 암호분석에 활용될 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 특정 구조를 가진 S-box를 딥러닝 기술이 식별할 수 있는지 실험한 결과를 제시한다. 이를 위해, 2가지 실험을 수행하였다. 첫 번째로는, 경량암호 설계에 주로 사용하는 Feistel 및 MISTY, SPN, multiplicative inverse 구조를 가진 S-box의 DDT 및 LAT로 학습 데이터를 구성하고 딥러닝 알고리즘으로 구조를 식별하는 실험을 수행하여 구조는 물론 라운드까지 식별할 수 있었다. 두 번째로는 Feistel 및 MISTY 구조가 특정 라운드까지 의사난수성을 보이는지에 대한 실험을 통해 이론적으로 제시된 라운드 수 보다 많은 라운드 수에서 random한 함수와 구분할 수 있음을 확인하였다. 일반적으로, 군사용 등 고도의 기밀성 유지를 위해 사용되는 암호들은 공격이나 해독을 근본적으로 차단하기 위해 설계정보를 공개하지 않는 것이 원칙이다. 본 논문에서 제시된 방법은 딥러닝 기술이 이처럼 공개되지 않은 설계정보를 분석하는 하나의 도구로 사용 가능하다는 것을 보여준다.
대부분의 정보는 네트워크를 통해 전송하기 때문에 제3자에 의한 도청, 가로채기 등이 발생할 수 있다. 네트워크에서 효과적이고, 안전한 비밀 통신을 위한 적절한 조치가 요구된다. 스테가노그래피는 비밀정보를 다른 매체에 숨기는 것을 제3자가 감지할 수 없도록 조치하는 기술이다. 구조적 취약점으로 인해 암호화와 스테가노그래피 기법에 의해 보호된 정보는 합법적이지 못한 그룹에게 쉽게 노출될 수 있다. 숨기는 방법의 단순성과 예측 가능성이 존재하는 LSB의 한계를 개선하기 위해 의사난수생성기와 재귀 함수에 기반하여 은닉하려는 메시지의 보안성을 향상시키는 기법을 제안한다. 보안성과 혼돈성을 강화하기 위해, 선택된 채널의 상위 비트에서 임의 비트를 선택한 결과와 RS-box에 의해 변형된 정보를 XOR 연산하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 PSNR과 SSIM을 이용하였다. 기준값에 비해 제안한 방법의 SSIM과 PSNR은 각각 0.9999, 51.366으로 정보를 숨기는데 적절함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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