그동안 COVID-19의 확산을 막고 사회를 정상화하려는 노력이 있었고, 감염 확산 탐지를 위해선 접촉자 추적기술이 필수적이다. 하지만, 정부에 의한 접촉 추적 과정에서 공개된 감염자의 개인 정보 침해에 대한 우려가 제기되고 있고, 이에 Google과 Apple은 개인 정보 보호와 보안을 고려하여 정부와 보건 기관의 COVID-19 확산 방지에 대한 노력을 도울 수 있도록 블루투스 기술을 사용한 접촉 추적 기술을 발표했다. 그러나 더 나은 접촉 추적기술을 제시하기 위해서는 체계적으로 보안 위협 및 취약점 도출하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 STRIDE, LINDDUN 위협 모델링을 통해 COVID-19 접촉 추적 기술에 대한 보안성을 분석하고, 이것을 기반으로 Zero-knowledge Succinctness Non-interactive Arguments of Knowledges(zkSNARKs)와 Public Key Infrastructure(PKI)를 이용해 실질적인 데이터 무결성과 개인 정보 보호 보장 방식을 제안한다.

본 연구에서는 저성능 IoT 디바이스에서의 고속 암호화 연산을 지원하기 위해 블록암호 알고리즘 ARIA의 RISC-V 프로세서상에서의 고속 연산을 위한 확장 명령어 셋을 추가한다. 하드웨어상에서의 효율적인 구조로 ARIA 알고리즘을 구현하여 32bit 프로세서에서 동작하기 때문에 효과적인 확장 명령어 셋을 구현한다. 기존의 소프트웨어 암호화 연산과 비교하여 유의미한 성능 향상을 보인다.

최근에는 양자 컴퓨터의 빠른 연산의 장점이 알려지면서 큐비트를 활용한 양자회로에 대한 관심이 높아지고 있다. 그루버 알고리즘은 n-bit의 보안 레벨의 대칭키 암호와 해시 함수를 n/2-bit 보안 레벨까지 낮출 수 있는 양자 알고리즘이다. 그루버 알고리즘은 양자 컴퓨터상에서 동작하기 때문에 적용 대상이 되는 대칭키 암호와 해시함수는 양자 회로로 구현되어야 한다. 이러한 연구 동기로, 최근 들어 대칭키 암호 또는 해시 함수를 양자 회로로 구현하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 하지만 현재는 큐비트의 수가 제한적인 상황으로 최소한의 큐비트 개수로 구현하는 것에 관심을 가지고 효율적인 구현을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 국산 해시함수 LSH 구현에 큐빗 재활용, 사전 연산을 통해 사용 큐빗 수를 줄였다. 또한, Mix, Final 함수와 같은 핵심 연산들을 IBM에서 제공하는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ를 사용하여 양자회로로 효율적으로 구현하였고 이에 필요한 양자 자원들을 평가하였다.

5G를 포함한 통신 산업이 발전함에 따라, 모바일 임베디드 시스템을 위한 특수목적의 초소형 컴퓨터인 SoC (System on Chip)의 개발이 증대되고 있다. 이에 따라, 산업체와 기업들의 기술 설계의 패러다임이 변화하고 있다. 기존의 공정은 기업들이 마이크로 아키텍처를 구매하였다면, 지금은 ISA (Instruction Set Architecture)를 사들여, 기업이 직접 아키텍처를 설계한다. RISC-V는 축소 명령어 집합 컴퓨터 기반의 개방형 명령어 집합이다. RISC-V는 모듈화를 통하여 확장이 가능한 ISA를 탑재했으며, 현재 전 세계적 기업들의 지원을 통하여 ISA의 확장 버전 등이 개발되고 있다. 본 논문에서는 RISC-V에서 국산 블록 암호 ARIA, LEA, PIPO에 대하여 성능 벤치마킹과 분석 결과를 제공한다. 또한, RISC-V의 기본 명령어 집합과 특징을 활용한 구현 방법을 제안하고 성능을 논의한다.

최근에 분산ID관리처럼 개인정보를 주체적으로 관리하는 기술이 주목받고 있지만, 기존에 제시된 블록체인 기반의 접근제어 연구들은 사용자에게 충분한 수준의 개인정보 접근제어 방안을 제공하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼미션 블록체인 기술과 표준화된 프라이버시 보호 기술을 결합한 방안을 제안한다. 사용자의 접근제어 개입을 위해 프라이버시 제어 표준인 UMA2를 준용하는 토큰 기반의 사용자 접근제어 서비스를 블록체인 분산어플리케이션에 적용하였다. 블록체인과 UMA2를 연동함으로써 기존 블록체인이 제공하지 못했던 사용자 중심의 접근제어 기능을 제공한다. 또한 UMA2의 단점인 엔터티의 프라이버시 문제와 보안성, 가용성 이슈를 해결하였다.

언택트(Untact) 시대로의 급속한 변화 속에서 협업 툴(Collaboration Tool)은 비대면 업무를 위한 디지털 솔루션으로써 그 활용도와 가치가 증대되고 있다. 협업 툴은 다양한 기능을 지원하는 한편, 그 편의성에 비례하여 정보 유출, 보안사고 등 디지털 범죄 및 사고우려 또한 내재되어 있어 디지털 포렌식 관점에서의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 세계적으로 점유율이 가장 높은 협업 툴 Microsoft Teams에 대한 윈도우즈 및 안드로이드 포렌식 연구를 통해 주요 사용자 행위를 정의하고 각 행위들을 수행한 뒤 의미 있는 아티팩트가 존재하는지 확인하였다. 이후 각 운영환경에서 획득 가능한 아티팩트를 비교·분석하고 여기에서의 차이점을 바탕으로 한 차분 포렌식(differential forensic)을 통해 협업 툴 분석기법 및 수사 시나리오 등 활용 방안을 제시하였다.

인터넷 사용자의 급증으로 웹 어플리케이션은 해커의 주요 공격대상이 되고 있다. 웹 공격을 막기 위한 기존의 WAF(Web Application Firewall)는 공격자의 전반적인 행위보다는 HTTP 요청 패킷 하나하나를 탐지 대상으로 하고 있으며, 새로운 유형의 공격에 대해서는 탐지하기 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 알려지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 위해 기계학습을 활용한 사용자 행위 기반의 웹 공격 탐지 기법을 제안한다. 공격자가 정상적인 사용자인 것처럼 위장할 수 있는 부분을 제외한 영역에 집중하여 사용자 행위 정보를 정의였으며, 벤치마크 데이터셋인 CSIC 2010을 활용하여 웹 공격 탐지 실험을 수행하였다. 실험결과 Decision Forest 알고리즘에서 약 99%의 정확도를 얻었고, 동일한 데이터셋을 활용한 기존 연구와 비교하여 본 논문의 효율성을 증명하였다.

운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.

클라우드 환경의 발전에 따른 스트리밍 플랫폼과 콘텐츠의 증가로 합법적인 콘텐츠뿐만 아니라 불법 복제된 콘텐츠 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠에 대한 저작권 침해 여부를 판별할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 한국저작권보호원에서는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 실증시스템을 운영하고 있지만, 해상도 변화와 같은 왜곡에 대해 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스켈레톤 정보를 활용하여 불법 스트리밍 플랫폼에서 유통 중인 영상 콘텐츠에 대해 왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 여부 판단 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 빠른 연산을 위해 수집된 데이터를 이진 데이터로 변환하여 원본 영상과의 해밍거리를 계산하는 방법을 사용하였으며, 실험 결과 평균 215KB의 크기와 94.79%의 정확도로 불법 복제 영상물을 판별할 수 있음을 확인하였다.

최근 산업제어시스템은 인터넷에 연결하지 않은 폐쇄적 상태로 운영하는 과거와 달리 원격지에서 데이터를 확인하고 시스템 유지보수를 위해서 개방적 통합적인 스마트한 환경으로 변화하고 있다. 반면에 상호연결성이 증가하는 만큼 산업제어시스템을 대상으로 사이버 공격이 증가함에 따라 산업 공정의 비정상 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 산업 공정의 결정적 규칙적인 점을 고려하여 정상데이터만을 학습시킨 탐지 모델의 결과 값과 실제 값을 비교해서 비정상 여부를 판별하는 것이 적절하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 HAI 데이터셋 20.07과 21.03을 이용하며, 순환신경망에 게이트 구조가 적용된 GRU 알고리즘으로 서로 다른 타임 스텝을 적용한 모델을 결합하여 앙상블 모델을 생성한다. 그리고 다양한 성능평가 분석을 통해 단일 모델과 앙상블 순환신경망 모델의 탐지 성능을 비교하였으며 제안하는 모델이 산업제어시스템에서 비정상 탐지하는데 더욱 적합한 것으로 확인하였다.

무인이동체에 탑재되는 자율주행 시스템은 여러 센서를 통해 외부 환경을 인식하고 이를 통해 최적의 제어값을 도출한다. 무인이동체의 자율주행 시스템은 최근들어 사이버공격의 타겟이 되고 있다. 예를 들어, 무인이동체의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 수행함으로써 센서 데이터를 악의적으로 조작하는 PHY 레벨 (Physical level) 공격과 관련한 연구 결과들이 발표되고 있다. PHY 레벨에서 수행되는 신호오류 주입공격은 주변 환경에 물리적 조작을 가하여 센서가 잘못된 데이터를 측정하게 하므로 소프트웨어 레벨에서 공격을 탐지하기 어렵다는 특징을 갖고 있다. 신호오류 주입공격을 탐지하기 위해서는 센서가 측정하는 데이터의 신뢰성을 검증하는 과정이 필요하다. 현재까지 자율주행 시스템에 탑재되는 센서들을 대상으로 PHY 레벨 공격을 시도하는 다양한 방법이 제시되었으나 이를 탐지하고 방어하는 연구는 아직까지는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 널리 쓰이고 있는 MEMS 방식의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 재연하고, 이러한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 정확도를 분석하기 위해서 신호오류 주입 탐지 모델을 구축하였으며, 실험실 환경에서 유효성을 검증하였다.

SPECK과 SIMON은 NSA(National Security Agency)에서 개발한 경량블록암호이며 SIMECK은 SPECK과 SIMON의 장점을 결합하여 만든 새로운 경량블록암호이다. 본 논문에서는 SPECK, SIMON, SIMECK을 사용한 대용량 암호화를 구현 하는데 있어 병렬 처리에 용이한 GPU를 활용하였다. NVIDIA에서 제공하는 CUDA 라이브러리를 활용하였으며 불필요한 연산들을 제거하기 위해 CUDA 어셈블리 언어 PTX를 사용하여 성능을 극대화 하였다. 단순 CPU 구현과 GPU를 활용한 구현 결과를 비교해보았을 때, 더 빠른 속도로 대용량 암호화를 수행할 수 있었다. 또한 GPU 구현 시, C언어를 사용한 구현과 PTX를 사용한 구현을 비교해 보았을 때, PTX 사용 시, 성능이 더욱 증가하는 것을 확인하였다.

안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 핵심 기술 중 하나는 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간에 데이터를 이동시켜 항상 사용자와 가까운 거리에서 서비스를 제공한다는 점이다. 그만큼 엣지 서버간의 데이터의 이동이 빈번하다. IoT 기술이 발전하고 사용영역이 확대됨에 따라 생성되는 데이터 또한 증가하기 때문에 각 데이터를 정확하게 추적하고 처리할 수 있는 기술이 필요하다. 개인정보와 같은 민감한 정보들에 대해서는 더욱 그러하다. 현재 클라우드 시스템 안에서 데이터들의 이동 및 유통에 대한 추적과 추적 기술에 기반한 데이터의 폐기 기술이 존재하지 않아 엣지 컴퓨팅 서비스의 사용자는 해당 데이터가 현재 어떤 곳에 위치하는지, 사용자가 데이터의 삭제를 요청할 경우 클라우드 시스템 내에서도 데이터가 제대로 제거되어 있는지 등을 확인할 수 없다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅환경에서 각 엣지 서버와 중앙 클라우드에 저장되는 데이터들에 대해 데이터의 이동과 유통에 대한 추적 데이터를 생성, 관리하는 추적 데이터 서버를 구축하여 엣지 컴퓨팅환경에서 저장된 모든 데이터의 흐름을 정확하게 추적할 수 있는 기술과 추적 데이터를 활용하여 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간의 이동하는 로컬 데이터와 분산 파일시스템에 저장된 데이터들을 정확하게 추적하고 이를 활용하여 데이터를 완벽하게 제거하는 기술을 제안한다.

국내에서 서비스되고 있는 해외 애플리케이션의 수가 증가하고 있다. 이들 중 많은 국내 이용자의 수를 보유한 애플리케이션에서 이용자의 개인정보를 무단으로 수집하는 사례가 많이 발생하여 문제가 되고 있다. 애플리케이션을 통해 행해지는 개인정보 무단 수집은 이용자의 민감한 개인정보들이 악의적인 형태로 사용될 수 있어 위험성이 크다. 또한, 이는 사업자윤리에 위반되는 행위이고 건전한 IT 생태계 조성을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 서비스되고 있는 해외 애플리케이션의 이용자 개인정보 무단 수집 실태를 분석하고, 이에 대한 대응 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다.

NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 2016년부터 양자컴퓨팅 환경을 대비하여 양자내성암호 표준화 사업을 진행하고 있다. 현재 3라운드가 진행 중이며, 대부분 후보자(5/7)는 격자기반 암호이다. 격자기반 암호는 효율적인 연산 처리와 적절한 키 길이를 제공하여 다른 기반의 양자내성 암호보다 리소스가 제한적인 임베디드 환경에서도 적용이 가능하다는 평가를 받고 있다. 그중 SABER KEM은 효율적인 모듈러스와 연산 부하가 큰 다항식 곱셈을 처리하기 위해 Toom-Cook 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서는 ARMv8-A 환경에서 ARM/NEON을 활용하여 SABER의 Toom-Cook 알고리즘에서 평가와 보간 과정에 대한 최적화 구현 방법을 소개한다. 평가과정에서는 ARM/NEON의 효율적인 인터리빙 방법을 제안하며, 보간 과정에 서는 다양한 임베디드 환경에서 적용 가능한 최적화된 구현 방법론을 소개한다. 결과적으로 제안하는 구현은 이전 레퍼런스 구현보다 평가과정에서는 약 3.5배 보간과정에서는 약 5배 빠른 성능을 달성하였다.

차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해서는 목표로 하는 컴퓨터 프로세서의 구조를 활용하여 암호화 기본 연산을 최적화 구현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 RISC-V 프로세서 상에서 차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해 핵심 곱셈기 연산을 최적화 구현하는 기법을 제안한다. 특히 RISC-V 프로세서의 기본 연산자를 열 기반 곱셈기 연산알고리즘에 맞추어 최적 구현해봄으로서 이전 연구와 비교 시 256-비트 곱셈의 경우 약 19% 그리고 512-비트 곱셈의 경우 약 8%의 성능 향상을 RISC-V 프로세서 상에서 달성하였다. 마지막으로 RISC-V 프로세서에서 추가적으로 제공되면 곱셈 연산 성능 향상에 도움이 될 수 있는 확장 명령어 셋에 대해서도 확인해 보도록 한다.

대규모 양자컴퓨팅 기술의 실현을 앞둔 현재 공개키 암호 시스템을 양자내성을 가진 암호 시스템으로 전환하는 것은 필수적이다. 미국 국립표준기술연구소 NIST는 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)를 표준화하기 위한 공모사업을 추진하고 있으며 인터넷 통신 보안에 주로 사용되는 TLS(Transport Layer Security) 프로토콜에 이러한 양자내성암호를 적용하기 위한 차원의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬화된 양자내성암호 NTRU를 활용하여 TLS 상에서 서버와 다수의 사용자가 세션키를 공유하기 위한 키 교환(key exchange) 시나리오를 제시한다. 또한, GPU를 이용하여 NTRU를 병렬화 및 연산을 고속화하는 방법을 제시하고 서버가 대규모 데이터를 처리해야 하는 환경에서 그 효율성을 분석한다.

본 논문에서는 뒤틀린 몽고메리 곡선을 사용하는 대표적인 암호인 CSURF의 최적화 구현에 대해 분석한다. Projective 형태의 타원곡선 연산은 몽고메리 곡선보다 뒤틀린 몽고메리 곡선이 더 느려서, CSURF는 hybrid 형태의 CSIDH 보다 성능이 느리다. 하지만, square-root Velu 공식을 사용할 경우 타원곡선 연산량을 줄일 수 있으므로 최적화할 여지가 있다. 본 논문에서는 처음으로 뒤틀린 몽고메리 곡선에서의 square-root Velu 공식을 제안하고, 2-isogeny 공식을 최적화하였다. 본 논문의 결과, 제안하는 CSURF는 기존보다 23.3% 빠르고, CSIDH 보다는 10.8% 느리다. 또한, 제안하는 constant-time CSURF의 경우 constant-time CSIDH 보다 6.8% 느리다. 제안하는 결과 CSURF는 CSIDH 보다 느리지만, 기존 뒤틀린 몽고메리를 이용한 구현과 비교하면 상당한 향상으로, 향후 뒤틀린 몽고메리 곡선에 적합한 구현에 본 논문의 결과를 이용할 수 있을 것으로 전망한다.

이행성 서명 기법은 이행적으로 닫혀있는 그래프에서 간선들을 인증하는 경우 매우 유용하게 사용될 수 있는 기법이다. 다시 말하면, 간선 (i, j)에 대한 인증 값이 있고, 간선 (j, k)에 대한 인증 값이 있을 때, 해당 인증 값을 이행성 서명을 통해 생성하게 되면 간선 (i, k)에 대한 인증 값도 별도의 인증 절차 없이 바로 계산할 수 있게 된다. 본 논문에서 우리는 공개키가 난수 형태가 아닌, ID 구조를 가지는 이행성 서명 기법을 처음으로 설계한다. 우리가 설계한 기법은 래티스의 어려운 문제에 기반을 두고 설계되었다.

최근 양자 컴퓨터의 개발이 가속화되면서 기존 인터넷 환경에서 사용되고 있는 인수분해 및 이산대수 기반의 전자서명 기법들의 안전성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 미국 국립표준기술연구원(NIST)의 표준화 작업을 비롯하여 양자 컴퓨팅 환경에서 안전한 여러 가지 전자서명 기법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 2018년 Behnia 등이 CCS 컨퍼런스에서 발표한 TACHYON 전자서명 기법을 이용한 다중 서명 기법을 설계하여 제시하고, 안전성을 증명하고자 한다. 다중 서명 기법은 최근 많은 관심을 받고 있는 암호화폐 분야에서 전자지갑의 개인키 의존도를 분산하여 보다 안전한 전자지갑 시스템을 구성할 수 있는 핵심 기술로, 최근 많은 연구자들과 개발자들이 관심을 갖고 있는 전자서명 응용 분야이다. 본 논문에서 제시하는 다중 서명 기법은 일반 공개키 모델(plain public key model)에서 공개키 결합(public key aggregation)이 가능한 기법으로, 부가적인 영지식 증명(zero-knowledge proof) 기법이 필요하지 않으며, 결합 된 단일 공개키만으로 효율적인 시스템을 구성할 수 있는 기법이다.

본 논문에서는 미국 NIST PQC 표준화 Final List 알고리즘 중 유일한 다변수이차방정식(multivariate quadratic equation) 기반의 전자 서명인 Rainbow 알고리즘에서의 효율적인 유한체 연산 방법을 제안한다. Chou 등은 최근 Rainbow를 Cortex-M4에서 구현하기 위한 새로운 효율적 구현 방법을 제시하였다. 본 논문은 Chou 등이 제안한 방법을 개선하여 기존 대비 XOR 연산의 숫자를 13.7% 이상 감소할 수 있는 새로운 곱셈 방법을 제안한다. 또한, 테이블 룩업(Table Lookup)으로 수행되던 상에서의 역원 연산을 4x4 행렬 역원으로 치환하여 연산하는 방법을 제시한다. 또한, 새로운 구현을 RaspberryPI 3B+상에서 구현하여 성능을 측정하였다.

양자적 특성을 활용한 Shor 알고리즘은 인수분해 및 이산대수 문제를 효율적으로 풀 수 있다. 이로 인해 RSA, 타원곡선(ECC: Elliptic Curve Cryptography) 등 인수분해와 이산대수 문제의 어려움에 기반하고 있는 기존 공개키 암호 시스템이 위협받고 있다. 이에 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서는 양자 컴퓨터의 강력한 연산 능력에도 안전한 새로운 공개키 암호 체계의 표준인 양자 내성 암호(PQC: Post Quantum Cryptography)를 선정하는 공모를 진행하고 있다. 양자 내성 암호 후보군 중 다변수 이차식 기반 서명 기법은 짧은 서명 길이와 빠른 서명 및 검증으로 인해 사물인터넷(IoT) 등 제한된 자원을 갖는 기기에 적합하다. 이에 본 논문에서는 다변수 이차식 기반 서명 중 유일하게 3 라운드까지 최종 선정된 Rainbow에 대한 클래식 공격 기법과 양자적 특성을 이용한 공격 기법들을 분석하고, 현재 3라운드에 제시된 레인보우 파라미터에 대한 공격 복잡도를 계산하여 양자 내성 암호표준화 후보 알고리즘인 레인보우 서명기법이 제공하는 보안 강도를 분석한다.