본 논문에서는 임베디드 암호모듈을 내장한 네트워크프로세서의 고속 VPN 설계 방법에 대해서 알아본다. VPN을 구현할 수 있는 제품은 방화벽시스템(Firewall), 라우터, 인터넷 게이트웨이, 원격 접속 서버(Remote Access Server), Windows NT Server, VPN 전용 장치 그리고 VPN 소프트웨어 등을 들 수 있지만, 현재까지 어떤 제품 그리고 기술도 지배적인 방법으로 대두되지는 않고 있다. 국내외적으로 수십Giga급 이상의 VPN 보안장비와 관련된 체계화된 이론의 부족으로 인하여 관련된 연구는 많이 부족한 현실이며, 체계적이고 전문적인 연구를 수행하기 위해서는 많은 연구 활동이 필요하다. 결과적으로 향후 차세대 초고속 네트워크에서의 정보보호와 효과적인 네트워크 자원을 활용하기 위해서는 반드시 수십Giga급 이상의 VPN 보안장비에 대한 연구가 활발히 진행되리라 예상된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.600-616
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2021
SIMON and SPECK are two families of lightweight block ciphers that have excellent performance on hardware and software platforms. At CRYPTO 2019, Gohr first introduces the differential cryptanalysis based deep learning on round-reduced SPECK32/64, and finally reduces the remaining security of 11-round SPECK32/64 to roughly 38 bits. In this paper, we are committed to evaluating the safety of SIMON cipher under the neural differential cryptanalysis. We firstly prove theoretically that SIMON is a non-Markov cipher, which means that the results based on conventional differential cryptanalysis may be inaccurate. Then we train a residual neural network to get the 7-, 8-, 9-round neural distinguishers for SIMON32/64. To prove the effectiveness for our distinguishers, we perform the distinguishing attack and key-recovery attack against 15-round SIMON32/64. The results show that the real ciphertexts can be distinguished from random ciphertexts with a probability close to 1 only by 28.7 chosen-plaintext pairs. For the key-recovery attack, the correct key was recovered with a success rate of 23%, and the data complexity and computation complexity are as low as 28 and 220.1 respectively. All the results are better than the existing literature. Furthermore, we briefly discussed the effect of different residual network structures on the training results of neural distinguishers. It is hoped that our findings will provide some reference for future research.
블록체인 기술은 비트코인과 함께 알려졌으며, 급진적인 암호화폐의 성장과 함께 주요 기술로 인식되었다. 블록체인을 활용하기 위한 노력은 다양한 분야에서 이어지고 있으며 지속해서 발전하고 있다. 하지만 블록체인의 발전과 함께 블록체인을 위협하는 보안사고도 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인의 다양한 보안 위협 중 블록체인 소프트웨어의 구현상 문제점을 분석하겠다. 본 논문에서는 블록체인 소프트웨어 중 오픈소스로 개발되는 암호화폐를 보안 관점에서 바라보며 소스코드에 존재하는 취약점을 분석하고, 취약점을 이용한 OS 커맨드 인젝션 공격에 대해 알아보겠다.
Comparative analysis to secure safety of Blockchain Many investors have invested in virtual currency such as bit coins as a new investment due to increased popularity of virtual currency around the world. Also, virtual currency such as bit coin has a security technology and it has been relatively proved. popularity of virtual currency is rising as a new investment alternative because of this reason. This paper focused on the block chain's transparency and security of distributed ledger technology, which is relatively safe without third party's intervention. Many governments and companies around the world are developing and working on block chain technological development to introduce due to these reasons However, there are some suggestion that block chain has minor risks to its security. In this paper, it will examine security vulnerabilities from importance of security of Blockchain which relates to transactions of Bitcoin which stored by governments and companies around the world. This paper will propose measure which will improve safety and efficiency of Blockchain technology such as the existing Blockchain method, Blockchain proposal, traceability and awareness about hacking.
암호화폐를 위해 개발된 블록체인 시스템은 탈중앙화, 분산원장 및 부분적 실명은닉성의 특징을 가지고 있어 최근 다양한 분야에서 적용이 시도되고 있다. 그 중 부분적 실명은닉성은 사용자 프라이버시를 강력히 보장하지만 범죄악용 등 부작용 또한 나타나고 있어 이를 공격하기 위한 방안들이 지속 연구되어 왔다. 본 연구에서는 2세대 암호화폐의 대표인 이더리움 블록체인 시스템에서의 사용자 행위 식별을 위해 기계학습을 활용한 미확인 스마트 컨트랙트 기능 및 디자인 패턴의 자동 분류 방안에 대하여 제안한다.
본 논문에서는 유한 필드 GF($2^m$)상에서 모듈러 곱셈과 제곱을 동시에 수행하는 새로운 디지트 단위 LSB-우선 시스톨릭 구조를 제안한다. 디지트의 크기를 L이라고 할 경우, $L{\times}L$ 크기의 디지트 구조로 유도하기 위하여 기존의 곱셈과 제곱을 동시에 수행하는 알고리즘을 사용하고, 그 알고리즘에서 유도된 구조의 각 셀을 분리하고 인덱스 변환시킨 후 병합하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안된 구조는 암호 프로세서를 위한 기본 구조로 이용될 수 있고, 단순성, 규칙성, 병렬성으로 인해 VLSI 구현에 적합하다.
This paper describes a design of cryptographic processor that implements the AES (Advanced Encryption Standard) block cipher algorithm, "Rijndael". An iterative looping architecture using a single round block is adopted to minimize the hardware required. To achieve high throughput rate, a sub-pipeline stage is added by dividing the round function into two blocks, resulting that the second half of current round function and the first half of next round function are being simultaneously operated. The round block is implemented using 32-bit data path, so each sub-pipeline stage is executed for four clock cycles. The S-box, which is the dominant element of the round block in terms of required hardware resources, is designed using arithmetic circuit computing multiplicative inverse in GF($2^8$) rather than look-up table method, so that encryption and decryption can share the S-boxes. The round keys are generated by on-the-fly key scheduler. The crypto-processor designed in Verilog-HDL and synthesized using 0.25-$\mu\textrm{m}$ CMOS cell library consists of about 23,000 gates. Simulation results show that the critical path delay is about 8-ns and it can operate up to 120-MHz clock Sequency at 2.5-V supply. The designed core was verified using Xilinx FPGA board and test system.
현재는 유형적인 물질의 가치보다 무형적인 정보의 가치가 중요시되고 있는 시대이다. 특히 하드웨어보다는 소프트웨어 제품이 훨씬 급성장하고 있지만 소프트웨어 불법 복제는 정보화시대의 가장 큰 역기능으로 이슈화 되어있다. 그러나 현재 상용화되고 있는 소프트웨어 불법복제방지제품(락)들은 복제방지에 대한 강도가 약하기 때문에 쉽게 락이 크랙되어 복제방지 기능을 할 수 없는 것들이 대부분이다. 논자는 [1,2,3]에서 DES 암호알고리즘을 대체 할 수 있는 112비트 키 길이를 갖는 96비트 블록 Cipher를 제안한 바 있으며, [3.4]에서 칩으로 하였다. 따라서 본 논문은 [1,2,3]에서 제안한 96비트 블록 Cipher와 복제방지에 필요한 보안모듈을 ASIC화하여 소프트웨어 복제방지를 위한 전용 보안칩을 설계 및 구현하며, 보안칩과 연동하여 동작되는 자동블록보호기법을 설계한다.
비밀 키가 내장된 암호 장치에 대한 오류 주입 공격은 공격자가 암호화 연산 시 오류를 주입하여 암호 시스템의 키를 찾아내는 공격이다. 이 공격은 AES와 같은 암호 시스템에서 한 바이트의 오류 주입으로도 비밀 키 전체를 찾아낼 수 있을 정도로 매우 위협적이다. 본 논문에서는 AES 암호 시스템에서 입 출력값의 차분을 검사하는 방법으로 오류 주입 공격을 방어하는 새로운 오류 검출 기법을 제안한다. 또한, 제안 방법이 기존의 공격 대응 방법들과 비교하여 오류 탐지 능력이 우수하고 구현에 필요한 추가적인 오버헤드가 적어 효율적임을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문은 RSA 복호화 과정에서 발생한 전력 신호로부터 암호연산을 예측하는 과정을 주파수 분석과 K-means 알고리즘을 이용하여 자동화하는 것을 제안한다. RSA 복호화 과정은 제곱 연산과 곱셈 연산으로 나뉘며, 시간에 따른 연산의 종류를 예측하게 되면, RSA 암호의 키(key)값을 알 수 있게 된다. 본 논문은 복호화 과정에서 발생한 전력 파형을 2차원 주파수 신호로 변환한 후, K-means algorithm을 이용하여 연산의 종류에 따라 주파수 벡터를 분류하였다. 이후, 이러한 분류된 주파수 벡터를 이용하여 연산의 종류를 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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