• 제목/요약/키워드: Homomorphic Encryption Algorithm

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암호화된 데이터에 대한 프라이버시를 보존하는 k-means 클러스터링 기법 (Privacy-Preserving k-means Clustering of Encrypted Data)

  • 정윤송;김준식;이동훈
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권6호
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    • pp.1401-1414
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    • 2018
  • k-means 클러스터링 알고리즘은 주어진 데이터를 비슷한 k개의 그룹으로 묶어서 시장 세분화나 의료연구 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 사용자 데이터를 노출하지 않고 암호화하여 외부 서버에 저장하는 환경에서 프라이버시를 보존하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 분산된 서버에 평문으로 저장된 데이터를 다자간 계산프로토콜을 기반으로 수행된 기존 클러스터링 알고리즘 연구와 비교했을 때 제안하는 기법은 모든 데이터를 안전하게 암호문으로 저장할 수 있다는 뚜렷한 장점이 있다. 데이터 간의 거리를 측정하고 비교하기 위해서 덧셈과 곱셈 연산이 가능한 완전동형암호로 데이터를 암호화한다. 프로토콜 수행과정에서 사용자 데이터의 안전성을 분석하고 통신량과 연산량을 다른 연구들과 비교한다.

N-스크린을 위한 인증 및 보안 위협 해결 시스템 (A System of Authentication and Security threat solution for N-screen services)

  • 황득영;문정경;김진묵
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권11호
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    • pp.775-781
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    • 2013
  • N-스크린은 단일 컨텐츠를 다중 디바이스에서 시간 공간의 제약 없이 제공 받을 수 있는 서비스이다. 네트워크가 달라지거나 디바이스가 달라질 경우 혹은 플랫폼이 달라지는 경우에도 적합한 인증을 거쳐 디바이스에 맞는 영상을 끊김 없이 보낸다. 이에 따라 발생하는 보안 위협 요소로는 사용자 인증에 대한 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 N-스크린의 특성상 발생하는 다중 디바이스에서 사용 가능한 인증 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 인증기법 중 가볍고 처리 절차가 간단한 인증기법인 준동형 암호 알고리즘을 사용하여 사용자 인증을 간소화하였고, DATA의 무결성을 보장하고자 하였다. 또한 다중 디바이스를 사용하는 N-스크린 서비스의 특성상 장비 변경에 따른 추가 인증을 간편하게 처리하고자 하였다. 제안한 인증 프로토콜에 대한 효율성과 안전성에 대한 검토 결과, 암호 알고리즘을 처리하는데 작은 저장 용량과 낮은 프로세서에도 동작하기 쉽기 때문에 다중 디바이스를 사용하는 데 안전하고 적합하였다.

샤드 기반 프라이빗 블록체인 환경에서 데이터 프라이버시 개선을 위한 매트릭스 문자 재배치 기법 (Matrix Character Relocation Technique for Improving Data Privacy in Shard-Based Private Blockchain Environments)

  • 이열국;서중원;박수용
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권2호
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    • pp.51-58
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    • 2022
  • 블록체인 기술은 블록체인 네트워크에 참여하는 사용자의 데이터가 분산 처리되어 저장되는 시스템이다. 비트코인과 이더리움을 필두로 세계적으로 관심을 받고 있으며, 블록체인의 활용성은 무궁무진한 것으로 예측되고 있다. 하지만 블록체인의 모든 데이터를 네트워크 참여자에게 공개하는 투명성으로 인해 블록체인 데이터 프라이버시 보호에 대한 필요성이 개인정보를 처리하는 각종 금융, 의료, 부동산 분야에서 떠오르고 있다. 기존 블록체인 데이터 프라이버시 보호를 위해서 스마트 컨트랙트, 동형암호화, 암호학 키 방식을 사용하는 연구들이 주를 이루었으나, 본 논문에서는 기존의 논문들과 차별화된 매트릭스 문자 재배치 기법을 사용한 데이터 프라이버시 보호를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 접근방안은 원본 데이터를 매트릭스 문자 재배치 하는 방법, 배치된 데이터를 다시 원본으로 되돌리는 방법, 크게 두 가지로 구성이 되어있다. 정성적인 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 접근방안의 안전성을 평가하였으며, 매트릭스 문자 재배치가 적용된 데이터를 원본 데이터로 되돌릴 때 걸리는 시간을 측정하여 프라이빗 블록체인 환경에서도 충분히 적용이 가능할 것이라는 것을 증명하였다.