• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.1
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• pp.141-156
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• 2020

Differential privacy, which used to collect and analysis data and preserve data privacy, has been applied widely in data privacy preserving data application. Local differential privacy algorithm which is the local model of differential privacy is used to user who add noise to his data himself with randomized response by self and release his own data. So, user can be preserved his data privacy and data analyst can make a statistical useful data by collected many data. Local differential privacy method has been used by global companies which are Google, Apple and Microsoft to collect and analyze data from users. In this paper, we compare and analyze the local differential privacy methods which used in practically. And then, we study applicability that applying the local differential privacy method in survey or opinion poll scenario in practically.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.269-273
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• 2000

본 논문에서는 연속되는 동영상 시퀸스의 9개의 프레임에서 이웃하는 프레임간의 차분 프레임으로 이루어진 8개의 차분 데이터를 3D-DCT 처리 후 특성에 맞는 프레임 차분 체적 양자화기(FDVQ)를 설계하고, 이것으로 처리된 영상데이터를 부호화하여 복원영상 데이터의 압축 효과를 분석하였다. 여러가지 동영상 시퀀스를 시험 대상으로 사용한 결과, 제안한 FDVQ를 적용한 3D-DCT 방법은 유사한 해상도에서 차분 영상 데이터에 대한 압축률은 2D-DCT 방법에 비하여 평균 20.3% 향상된 압축 효율을 얻었다. 체적 양자화(VQ:Volume Quantizer)를 이용한 3D-DCT 방법과 비교했을 때는 유사한 압축률을 보였다. 특히, 움직임 성분이 많은 영상에 대해서는 제안한 FDVQ를 이용한 방법이 압축률을 높일수록 2D-DCT방법과 VQ를 이용한 방법보다 압축률 0.05bpp이하에서 약 1.0dB 개선된 결과를 나타내었다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.2
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• pp.61-77
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• 2018

차분 프라이버시는 통계 데이터베이스 상에서 수행되는 질의 결과에 의한 개인정보 추론을 방지하기 위한 수학적 모델로써 2006년 Dwork에 의해 처음 소개된 이후로 통계 데이터에 대한 프라이버 보호의 표준으로 자리잡고 있다. 차분 프라이버시는 데이터의 삽입/삭제 또는 변형에 의한 질의 결과의 변화량을 일정 수준 이하로 유지함으로써 정보 노출을 제한하는 개념이다. 이를 구현하기 위해 메커니즘 상의 연구(라플라스 메커니즘, 익스퍼넨셜 메커니즘)와 다양한 데이터 분석 환경(히스토그램, 회귀 분석, 의사 결정 트리, 연관 관계 추론, 클러스터링, 딥러닝 등)에 차분 프라이버시를 적용하는 연구들이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 처음 Dwork에 의해 제안되었을 때의 차분 프라이버시 개념에 대한 이해부터 오늘날 애플 및 구글에서 차분 프라이버시가 적용되고 있는 수준에 대한 연구들의 진행 상황과 앞으로의 연구 주제에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.175-178
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• 2023

차분 분석은 암호 분석기법 중 하나이며, 차분 공격을 위해 랜덤 데이터들로부터 차분 특성 (입/출력차분)을 만족하는 데이터를 구별해 내는 것을 구별자 공격이라 한다. Neural distinguisher는 구별자에 딥러닝을 적용한 것이다. 본 논문에서는 NIST 표준 형태보존암호인 FF1, FF3-1을 위한 단일 차분을 사용한 최초의 신경 구별자를 제안하였다. FF1은 차분으로 0F를 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.85 및 0.52). FF3-1에서는 08을 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.98 및 0.55).

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.127-130
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• 2006

SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.12
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• pp.1494-1502
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• 1992

이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.436-439
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• 2019

본 논문은 차분 확률의 분포 분석에 대한 실험적 검증을 위한 효율적인 데이터 수집 방법에 관하여 연구한다. 효율적인 데이터 수집을 위해 병렬 프로그래밍 기술을 이용하고, SPECK64/128에 적용하여 결과를 얻는다. 첫 번째로 효율적인 데이터 수집 방법을 제시한다. 두 번째로 차분 확률의 분포를 분석하기 위해 평균과 분산에 대하여 실험적으로 검증한다. 마지막으로 SPECK의 경우에는 키의 영향이 상쇄되어 라운드 간의 독립성이 만족하지 않음을 Biryukov 등에 의해 알려졌다. 하지만 이를 실험적으로 보이지 않았으므로 라운드 간의 독립성을 차분 확률의 분포와 통계량 통해 검정한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.175-182
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• 2023

Differential cryptanalysis is one of the analysis techniques for block ciphers, and uses the property that the output difference with respect to the input difference exists with a high probability. If random data and differential data can be distinguished, data complexity for differential cryptanalysis can be reduced. For this, many studies on deep learning-based neural distinguisher have been conducted. In this paper, a deep learning-based neural distinguisher for PIPO 64/128 is proposed. As a result of experiments with various input differences, the 3-round neural distinguisher for the differential characteristics for 0, 1, 3, and 5-rounds achieved accuracies of 0.71, 0.64, 0.62, and 0.64, respectively. This work allows distinguishing attacks for up to 8 rounds when used with the classical distinguisher. Therefore, scalability was achieved by finding a distinguisher that could handle the differential of each round. To improve performance, we plan to apply various neural network structures to construct an optimal neural network, and implement a neural distinguisher that can use related key differential or process multiple input differences simultaneously.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.301-304
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• 2000

본 논문에서는 영상 시퀀스의 이전 프레임과 현재 프레임 사이의 차분 데이터로 이루어진 차분 프레임에 대하여 제안한 FDVQ(프레임 차분 체적양자화기)를 적용했을 때, 복원된 영상의 원 영상에 대한 해상도(PSNR)를 분석하였다. 시험 동영상(moving image)으로 실험한 결과, 저주파 성분을 많이 포함하는 차분 영상 데이터에 대하여 높은 압축률에서 제안된 FDVQ 방법으로 얻은 복원 해상도는 2D-DCT와 VQ를 이용한 방법보다 개선된 결과를 나타내었다. PSNR 결과에 대한 영상 특성의 분석 결과에서 FDVQ를 이용한 방법은 VQ 방법보다 압축률은 비슷하였으나 해상도는 평균 0.39㏈ 정도 향상되었다. 또한, 평균압축률 약 0.05bpp에서 2D-DCT 방법에 비해 고주파 성분을 많이 포함하는 경우는 0.8㏈ 이상 향상되었으며, 저주파 성분을 많이 포함하는 경우는 평균 0.4㏈ 정도 향상된 복원영상(reconstructed image)을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-26
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• 2018

최근 데이터를 공개할 때 프라이버시를 보호하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그 중 차분 프라이버시(differential privacy)는 최소성 공격 등에 대해서도 안전함이 증명된 익명화 기법이다. 본 논문에서는 기존 차분 프라이버시 -평균 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선하고 실생활 데이터를 이용한 실험을 통해 이를 검증한다.