• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.709-719
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• 2023

최근 양자컴퓨터를 이용한 공격에 안전한 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)에 대한 연구 및 표준화가 국내외로 활발히 진행되고 있다. 2022년 국내 양자내성암호 표준화 공모인 KpqC 공모전이 시작되었고, 총 16종의 양자내성암호 표준 후보 알고리즘이 제출되어 1라운드 진행 중이다. 본 고에서는 KpqC 공모전 1라운드 후보인 격자 기반 키 캡슐화 알고리즘 TiGER에 대해 Alexander May의 Meet-LWE 공격을 적용하여 구체적인 공격 복잡도를 분석하였다. TiGER의 제안된 파라미터에 대해 Meet-LWE 공격을 적용한 계산 결과, 192-bit 양자 안전성을 목표로 제안된 TiGER192 파라미터가 실제로 170-bit의 classical 안전성을 가진다는 것을 보였다. 또한, 본 고에서는 Meet-LWE 공격에 대한 안전성을 높이기 위한 파라미터 설정 방법을 제언한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.157-166
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• 2024

LWE(learning with errors) 문제 기반의 공개키 암호는 기법 설계 및 파라미터 설정에 따라 복호화 실패율이 주어지는데, 높은 복호화 실패율은 실용성의 저하를 불러올뿐만 아니라 기법에 대한 공격으로 이어질 수 있음이 밝혀진 바 있다[1]. 따라서, KpqC 1차 라운드에 제안된 Ring-LWE 기반 KEM 기법인 TiGER[2]는 오류 보정 코드 (error correction code) Xef와 D2 인코딩 방법을 사용함으로써 복호화 실패율을 낮추고자 하였다. 그런데, Ring-LWE 문제에 기반한 암호화 기법 중 오류 보정 코드를 사용하는 기법의 경우 흔히 가정하는 각 비트 오류의 독립성이 성립하지 않음이 알려진 바 있다[3]. TiGER의 복호화 실패율 계산은 이를 고려하지 않은바, 본 논문에서는 오류 의존성을 고려하여 복호화 실패율을 다시 계산한다. 또한, TiGER(v2.0)의 비트 오류가 잘못 계산되었음을 발견하여 올바른 비트 오류 계산 식과 그에 따라 새로 계산한 복호화 실패율을 제시한다.

• 벤처창업연구
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• 제8권2호
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• pp.119-128
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• 2013

기존의 창업교육은 창업단계에 따라 창업을 위한 교과목 선정과 커리큘럼 중심의 연구를 수행하여 왔다. 하지만 창업교육을 시행함에 있어 국내 창업교육은 이론중심으로 진행되며, 현실기반의 내용이 부족하다. 기술, 경영, 법률 등은 창업에 필수적인 요소들로서 이들을 통합하여 교육할 수 있는 학제적 접근방법이 부족한 현실이다. 본 연구는 이러한 창업교육의 한계를 외국의 창업프로그램 사례(TI:GER)를 통하여 국내 환경에 적용하여 대학원 수준의 학제적 프로그램 설계를 제언하여 해결방안을 모색하는데 있다. 창업대학원, 법학전문대학원, 공대 및 자연대 대학원간 개별 대학원의 전공특성을 융합하여 HUMANE 이라는 하나의 프로그램으로 구성하여 운영, 이러한 학제적인 프로그램을 운영하여 새로운 방식의 창업교육 모델을 제시해보고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제33권3호
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• pp.39-47
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• 2023

양자컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 양자컴퓨터를 이용한 공격에도 안전한 암호인 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC) 기술의 중요성이 대두되고 있다. NIST에서는 2016년부터 시작된 표준화 공모 1,2,3 라운드를 통해 2022년 공개키 암호 및 Key-establishment, 전자서명 분야의 양자내성암호 표준을 선정한 바 있으며, 현재는 4 라운드와 전자서명 분야 추가 선정 공모를 진행 중이다. 이러한 배경에서 2022년 국내에서도 양자내성암호 알고리즘 표준화 공모인 KpqC 공모전 1라운드를 시작하였고, 공개키 암호 및 Key-establishment 7종, 전자서명 9종의 알고리즘이 표준 후보로 제출되었다. 본고에서는 KpqC 공모전 1 라운드 공개키 암호 및 Key-establishment 알고리즘 중 격자 기반 공개키 암호/KEM(Key Encapsulation Mechanism) 알고리즘 3종 NTRU+, SMAUG, TiGER에 대해 분석 및 소개한다. 각 알고리즘의 기반 문제, 설계 방식, 특징, 안전성 분석 방식 등을 분석하고, 구현성능을 비교 분석한다.