본 논제에서는 원시근과 이차 잉여규를 중심으로 관련되는 암호학에 이용을 언급하기로 한다. 이외에도 이산로그(discrete logarithm), 연분수(conti-nued fraction), 여러 부정방정식(diophantine equation)의 이론등이 암호학에서 빈번히 사용되는 알고리즘의 근간을 이루는 이론들로 알려져 있다. 또한, 유사임의 수열(pseudo-random number sequence)을 만들기 위한 생성자 (generator)들 중에는 정수론에 기초하고 있는 것들이 않이 있다. 제2절에서는 정수의 위수와 원시근에 대한 성질을 논하고, 제 3절에서는 2차 잉여류와 Legender 기호를 소개한 후, 제4절에서 이들이 주로 사용되는 암호학의 분야를 논하기로 한다.
In this letter, a discrete state, discrete time chaotic pseudo random number generator (CPRNG) is presented for stream ciphering of text, audio, or image data. The CPRNG is treated as a finite state machine, and its state is modulated according to the input bit sequence of the signal to be encrypted. The modulated state sequence obtained can be transmitted as a spread spectrum or encrypted data.
본 논문에서는 각종 암호계에 중요하게 이용되는 난수를 클라이언트-서버 환경에서 생성하는 방법에 대해 연구하였다. 완벽하게 랜덤으로 생성되는 난수를 만든다는 것은 불가능하므로, 난수를 발생시키는 알고리즘의 목표는, 입수할 수 있는 정보만으로는 예측 불가능한 랜덤성을 가지는 것이다. 여기서는 클라이언트-서버 환경의 특징을 이용해 돌연변이를 만들어 좀 더 강한 랜덤성을 지니는 난수의 생성을 조합 시프트 레지스터를 이용해 연구하였다.
본 논문에서는 신뢰도가 높은 시뮬레이션 최종결과를 얻기 위한 2가지 중요 요건인 (1) 독립적이고 균일하게 분포된(independent and uniformly distributed) 난수를 발생시키는 적절한 난수 발생기(pseudo-random number generator)의 사용과 (2) 적절한 시뮬레이션 데이터의 분석 기법에 대해서 고려하였다. 통신 네트워크 분야의 저명한 논문지들에 발표된 논문들을 조사하였다. 조사한 결과에 의하면 컴퓨터 시뮬레이션 기법이 아주 일반적인 연구 기법으로 사용되어지고 있었으나, 시뮬레이션이 통계적 실험임을 고려하지 않은 결과물도 아주 많았다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 높이기 위한 지침을 언급하였다.
난수 생성 함수는 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션 테스트나 통신 프로토콜 검증 등 수많은 어플리케이션에 사용되어진다. 이런 상황에서 난수의 randomness는 사용 어플리케이션에 따라서 다르게 필요할 수 있다. 반드시 randomness가 보장된 랜덤 함수를 통한 고품질의 난수를 생성해야 할 때가 있고, 단지 난수와 비슷한 형태를 가진, randomness가 보장되지 않은 난수가 필요할 때도 있다. 본 논문에서는 고속으로 동작하는 임베디드 시스템을 위한 듀얼 모드로 동작하는 하드웨어 난수 생성기를 제안하였다. 모드 1 에서는 높은 randomness를 가지는 난수를 6사이클마다 한 번씩 생성하게 되며, 모드 2 에서는 낮은 randomness를 가지는 난수를 매 사이클마다 생성할 수 있다. 테스트를 위해, ASIP(Application Specific Instruction set Processor)를 설계하였으며, 각 모드에 맞는 명령어 세트를 설계하였다. ASIP은 LISA언어를 사용하여, 5 stage MIPS architecture를 기반으로 설계되었고, CoWare 사의 Processor Generator를 통해서 HDL코드를 생성하였으며, HDL 모델은 동부 0.18um 공정으로 Synopsys사의 Design Compiler를 통해서 합성되었다. 설계되어진 ASIP으로 난수를 생성한 결과, 하드웨어 모듈을 추가하기 전에 비해 2.0%의 면적 증가 및 239%의 성능 향상을 보였다.
무선 센서 네트워크는 특정 관심 대상이나 환경으로부터 데이터를 수집하여 사용자에게 전달해 줌으로써 결정수단이나 연구를 목적으로 이용되어 지기 때문에 효과적인 보안이 요구되어 진다. 기존의 존재하는 많은 네트워크 보안은 센서 노드의 특성상 센서 네트워크에 적용될 수 없다 본 논문은 이런 센서 네트워크의 특성을 감안하여 대칭 키(symmetric key)를 기반으로 한 키(key) 관리 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 키의 직접적인 이동 없이 마스터 키(Master Key), 의사 난수 생성기(Pseudo Random Number Generator:PRNG), 난수(Random Number:RN)의 조합을 통해 임의의 키를 생성함으로써 보안성을 강화함과 동시에, 다양한 통신 모델에서 사용되어지는 키들을 생성하고, 또한 통신 모델의 따라 프로토콜 축소와 확장이 가능하며, 다양한 네트워크 모델에 안도록 변형이 용이하게 설계되었다. 그리고 센서 노드의 에너지 소비를 감안하여 프로토콜 수행에 필요한 통신회수를 최소화하였다.
내장 자체 테스트 과정에서 의사 무작위 패턴 생성기에 의해 만들어진 패턴들은 효율적인 고장 검출을 제공하지 못한다. 쓸모없는 패턴들은 테스트 시간을 줄이기 위해 제거하거나 수정을 통해 유용한 패턴으로 바꾸어야한다. 본 논문에서는 LFSR에서 생성하는 의사 무작위 패턴을 수정하고 추가적인 유효 비트 플래그를 사용하여 테스트 길이를 개선하고 높은 고장 검출률을 높이는 방법을 제안하고 있다. 또한 쓸모없는 패턴을 제거하거나 유용한 패턴으로 변경하기 위해 reseeding 방법과 수정 비트 플래그 모두 사용한다. 패턴을 수정할 때는 테스트 길이를 줄일 수 있도록 비트의 변화가 가장 적은 수를 선택한다. 본 논문에서는 단일 고착 고장만을 고려하였으며 결정 패턴을 사용하는 seed를 통해 100%의 고장 검출률을 얻을 수 있다.
최대 주기를 갖는 의사 난수열을 생성하기 위하여 다양한 방법들이 시도되어왔다. Sabater 등은 shrinking 생성기(Shrinking Generator, 이하 SG)에 의해 생성되는 shrunken 수열을 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA)를 이용하여 분석하였다. 본 논문에서는 기존의 SG를 변형한 LFSR(Linear Feedback Shift Register)을 제어 레지스터로 사용하고 CA를 생성 레지스터로 사용하는 새로운 shrinking 생성기(LFSR and CA based Shrinking Generator, 이하 LCSG)를 제안한다. 제안된 LCSG에 의하여 생성된 shrunken 수열은 기존의 shrunken 수열보다 더욱 긴 주기를 가지고 선형복잡도가 크다. 그리고 이 LCSG를 이용하여 생성된 수열을 분석한다.
랜덤성이 우수한 의사난수열 생성기로 알려진 셀룰라 오토마타(Cellular automata, CA)는 그 응용분야가 매우 다양하다. Cho 등은 긴 주기의 비선형 수열을 생성하기 위하여 CA기반의 수축수열 생성기를 설계하였다. 또한, 카오스 캣맵은 초기 조건에 대한 민감성과 예측 불가능한 특성을 가지는 복잡한 비선형 동역학계로 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔다. 본 논문에서는 높은 보안성을 위하여 최대 주기를 갖는 CA기반의 수축 생성기로 생성한 비선형 수열과 3차원 카오스 캣맵을 이용한 새로운 영상 암호화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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