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.
세션상태 정보(session-state information)가 안전하지 않은 메모리에 저장되거나 또는 랜덤 난수 생성기 (random number generator)가 공격자에 의해 제어된다면 특정 세션에만 사용되는 난수 값과 같은 임시적인 데이터(ephemeral data)는 쉽게 노출될 수 있다. 본 논문에서는 Bresson과 그 외의 그룹 키 교환 스킴을 개선한Nam과 그 외의 그룹 키 교환 스킴이 세션상태 정보노출 공격에 안전하지 않음을 보인다. 그리고 이러한 안전성의 결함을 보완한 개선된 스킴을 제안한다.
다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.
유한체 GF(p)에서 r=2p+1이 2-솟수이고, p에 대한 2의 위수 m을 가질 때, $q=r^e,\;(e{\geq}2)$를 연결정수로 갖는 FCSR의 생성된 출력 수열에 대한 선형복잡도를 구한다. 또한, 합산 난수 발생기(Summation Generator)는 LFSR의 출력 수열을 정수 합산하여 키 수열을 발생한다. 이와 유사하게 두개의 FCSR의 출력 수열을 상관관계에 안전한 비트별 논리합(bitwise exclusive-oring)을 이용한 이진 난수열 발생기를 제안하고, 선형복잡도 측면에서 출력된 수열의 암호학적 특성을 살펴본다
Key is generally formed using the Random Number. How to make the Random Number is to cast coin or dice as classical method, to form the Real Random Number with Hardware and to make the Pseudo Random Number by means of utilizing mathematical algorithm. This thesis presented NRNG(New Random Number Generator) which put self-development Hardware to use as Key Generation Method and inspected to compare the Real Random Number with the Pseudo Random Number and special properties which PRNG(Pseudo-Random Number Generator) creates.
The Multiple Recursive Generator(MRG) has been considered by many scholars as a very good Random Number generator. For the long period and excellent statistical properties, the method of the combination with random number generators are used. In this paper, for two-combined MRGs, we examine the statistical properties and show the importance of the seeds likewise other random number generators. And we modify the two-combined MRGs and verify the statistical superiority.
본 논문에서는 진성난수 생성기를 위한 베타선 센서를 설계하였다. PMOS 피드백 트랜지스터의 게이트를 DC 전압으로 바이어스하는 대신 PMOS 피드백 트랜지스터에 흐르는 전류가 PVT 변동에 둔감하도록 설계된 전류 바이어스 회로를 mirroring하게 흐르도록 하므로 CSA의 signal voltage의 변동을 최소화하였다. 그리고 BGR (Bandgap Reference) 회로를 이용하여 공급된 정전류를 이용하여 신호 전압을 VCOM 전압 레벨까지 충전하므로 충전 시간의 변동을 줄여 고속 감지가 가능하도록 하였다. 0.18㎛ CMOS 공정으로 설계된 베타선 센서는 corner별 모의실험 결과 CSA 회로의 최소 신호전압과 최대 신호전압은 각각 205mV와 303mV이고, pulse shaper를 거친 출력 신호를 비교기의 VTHR (Threshold Voltage) 전압과 비교해서 발생된 펄스의 최소와 최대 폭은 각각 0.592㎲와 1.247㎲로 100kHz의 고속 감지가 가능한 결과가 나왔으며, 최대 100Kpulse/sec로 계수할 수 있도록 설계하였다.
드론은 군용에서부터, 공공 관제 및 모니터링, 촬영 및 취미, 배송 서비스에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 그러나 드론에 내장된 센서 값 조작이나 수집 데이터 누출, 통신 내용 도감청 및 GPS 신호 조작 등의 보안 취약점을 이용한 공격은 드론을 포획하거나 추락시키고 중요한 데이터를 탈취하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 보안 취약점을 해결하기 위해 드론 전용 난수 생성기와 통신보호를 위한 암호프로토콜, 화이트박스 암호를 통한 정보보호 및 신호 인증을 통한 GPS 스푸핑 탑지 기법 등 안전한 드론 보안 메커니즘이 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론 시스템의 구성 요소별 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협 사례를 공격 유형별로 분석한다. 또한 이러한 보안 위협들에 대응하기 위해 드론에 적용된 암호 기술 현황에 대해 살펴본다.
셀룰러 오토마타(CA:cellular automata)의 특징 중에서 확산(Diffusion)과 국소적인 상호 작용(Local Interaction)은 암호시스템을 설계하는데 적합하여 암호 알고리즘, 의사난수 생성기를 비롯한 암호시스템의 설계 논리로 활용되고 있다. 본 논문에서는 2004년에 제안된 가역 셀룰러 오토마타 기반 블록 암호(BCRCA)에 대한 취약점 분석을 소개한다. BCRCA는 224 비트의 안전성을 가져야 하지만, 균일한 키를 이용할 경우 통계적 취약점을 이용하여 191.8 비트의 안전성을 갖는다.
정보보안 응용에 적합한 self-timed 링 (ring) 기반 TRNG (true random number generator)의 경량 하드웨어 설계에 관해 기술한다. TRNG의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 피드백 구조의 엔트로피 추출기를 제안하였으며, 이를 통해 링 스테이지 수를 최소화 하였다. 본 논문의 FSTR-TRNG는 동작 주파수와 엔트로피 추출 회로를 고려하여 링 스테이지 수가 11의 배수가 되도록 결정되었으며, 링 발진기가 등간격 모드로 진동할 수 있도록 토큰 (token)과 버블(bubble) 개수의 비를 결정하였다. FSTR-TRNG는 FPGA 디바이스에 구현하여 난수 생성 동작을 검증하였다. Spartan-6 FPGA 디바이스에 구현된 FSTR-TRNG로부터 2,000만 비트의 데이터를 추출하여 NIST SP 800-22에 규정된 통계학적 무작위성 테스트를 수행한 결과, 15개의 테스트가 모두 기준을 만족하는 것으로 확인되었다. Spartan-6 FPGA 디바이스로 합성한 FSTR-TRNG는 46 슬라이스로 구현이 되었으며, 180 nm CMOS 표준셀로 합성하는 경우에는 약 2,500 등가 게이트로 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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