IoT 기술의 발전으로 IoT 기기들 사이의 통신에 보안이 중요해지고 있으며, 다양한 보안 알고리즘을 사용하고 있다. 많은 대칭 키 알고리즘 중에 AES (Advanced Encryption Standard) 알고리즘은 높은 보안성으로 지금까지 사용하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 AES 알고리즘의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 암호화 모듈과 키 생성 모듈에 4단 파이프라인 구조를 적용하여, 높은 처리량과 낮은 지연시간을 가진다. 총 512비트의 일반 텍스트를 46 사이클에 처리가 가능하다. 제안하는 하드웨어 디자인은 65nm 공정에서 1.18GHz의 최대 주파수와 13Gbps의 처리량을 가지며, 180nm 공정에서 800MHz의 최대 주파수와 8.9Gbps의 처리량을 가진다.
RFID 시스템은 무선 주파수를 이용하기 때문에 도청, 위치 추적, 스푸핑 공격, 재전송 공격과 같은 공격에 취약하다. 이를 해결하고자 RFID 시스템의 상호 인증 기법과 암호화 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나, 과거 AES(Advanced Encryption Standard)를 이용한 대칭키 기반의 프로토콜은 고정키 문제와 보안 취약성을 안고 있어 본 논문에서 기존 프로토콜의 보안 취약성을 증명하고, OTP(One-Time Pad) 기법과 AES를 이용한 프로토콜을 제안하여 보안 취약점을 보완하고 연산, 하드웨어 오버헤드를 감소하고자 한다. 제안 프로토콜은 리더와 태그간 데이터를 암호화하고, 리더의 일회성 난수 사용하여 상호 인증을 한다. 그리고, S.Oh 프로토콜을 비롯한 기존 프로토콜과 비교 분석으로 보안성과 서버, 리더, 태그의 연산량 측면 등 효율성에서 상대적으로 우수함을 보인다.
본 논문에서는 홈 네트워크 환경을 위하여 다양한 정보가전들에 서비스를 제공하고 운용하기 위해 OSGi 프레임워크를 이용하여 게이트웨이를 구성하였다. 홈 네트워크의 특성상 네트워크를 구성하는 정보가전들의 입력 수단에 대한 제약이 많고 자원이 한정적이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자에게 패스워드를 입력받지 않고 자동으로 인증 과정을 마치는 인증 메커니즘을 연구하였다. 패스워드를 입력받지 않음으로써 사용자 입력 대기 시간을 줄일 수 있고, 대칭키를 이용하여 암호화 과정의 연산량을 줄여 소규모로 구성되는 흠 네트워크 구조에 효율적으로 적용할 수 있었다.
본 논문에서는 SEED와 Triple-DES 알고리즘을 구현하는 통합 대칭키 암호칩을 설계하고 구현하였다. 시스템 설계 기술 언어인 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 설계하였으며, 다양한 분야에 응용할 수 있도록 4가지 동작 모드를 지원한다. 자일링스(Xilinx)사의 Virtex-E XCV2000E BG560을 대상으로 설계하였으며 Xilinx Foundation Series 3.li을 이용하여 기능 시뮬레이션과 타이밍 시뮬레이션을 통해 FPGA 구현 시 데이터의 암호화 복호화 결과를 확인하였다.
두 통신자간 정보를 전송함에 있어 기밀성 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 대칭 비밀키를 이용하는 블록데이터 암호화를 수행한다. 데이터 암호 시스템에 대한 전력 분석 공격은 데이터 암호를 위한 디바이스가 구동할 때 발생하는 소비 전력을 측정하여 해당 디바이스에 내장된 비밀키를 찾아내는 부채널 공격 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법인 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘에 기반한 전력 분석 공격을 시도하여 비밀 정보를 복구하는 방법을 제안하였다. 특히, CNN 알고리즘이 이미지 분석에 적합한 기법인 점을 고려하여 1차원의 전력 분석파형을 2차원 데이터로 이미지화하여 처리하는 RP(Recurrence Plots) 신호 처리 기법을 적용하였다. 제안한 CNN 공격 모델을 XMEGA128 실험 보드에 블록 암호인 AES-128 암호 알고리즘을 구현하여 공격을 수행한 결과, 측정한 전력소비 파형을 전처리 과정없이 그대로 학습시킨 결과는 약 22.23%의 정확도로 비밀키를 복구해 냈지만, 전력 파형에 RP기법을 적용했을 경우에는 약 97.93%의 정확도로 키를 찾아낼 수 있었음을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼블릭 블록체인에서 개인정보를 안전하게 보호하기 위한 방법으로, 암호기법을 이용한 접근통제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 거래 데이터 중에서 개인정보에 해당하는 부분을 선별하여 이를 접근정책에 따라 암호화한 다음 블록체인에 저장하고, 적정한 권한을 가진 사람만이 복호화하도록 설계된다. 성능과 확장성을 향상시키기 위하여 암호스킴을 블록체인과 연동하는 오프-체인 네트워크에 구현한다. 따라서 암호 연산에 따른 성능저하가 미미하고, 기존 블록체인 네트워크의 구성을 보존하면서도 새로운 접근통제를 반영할 수 있어 확장성이 높다. 암호화 스킴은 속성기반암호화(ABE:Attribute-Based Encryption)에 기반한다. 그러나 통상적인 ABE와 달리 정보의 속성인 보유기간을 접근구조에 포함하여 개인정보 보호규제에서 요구하는 정보의 잊혀질 권리를 제공한다. 한편 ABE의 처리 성능문제를 보완하기 위해 대칭키 방식을 혼용한 것도 본 논문의 특징이라 할 수 있다. 제안 시스템을 공개형 블록체인인 클레이튼을 이용하여 구현하고 성능 평가를 통해 타당성을 증명하였다.
네트워크의 속도가 향상 되면서 정보를 담고 있는 콘텐츠의 양과 질이 급격히 증가 하고 있다. 이런 정보의 급격한 변화에 맞추어 콘텐츠를 통신상에서 보호할 수 있는 혼돈신호를 이용한 새로운 통신 프로토콜을 다음과 같이 제안한다. 혼돈시스템은 초기치 민감성과 발생된 신호가 잡음과 유사하여 예측이 불가능한 특성을 가지고 있다. 우리는 이런 특성을 갖고 있는 두 개의 혼돈시스템 $F(X_n,Y_n)$와 $G(A_n,B_n)$를 구성하고 F 혼돈시스템의 신호로 G 혼돈시스템을 동기화시켜 발생되는 동일한 혼돈신호를 대칭키로 사용하고, 이렇게 구성된 암호 채널로 데이터를 송수신 하는 방법을 설계 하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 이미지의 암호화 및 복호화로 그 결과를 보였다. 우리가 제안한 방법은 기존의 암호화 통신과 다른 방법으로 추후 관련 분야의 연구에 초석이 될 것으로 생각된다.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 공개키 기반 등록기관의 사용자 신원 확인 기능의 안정성과 신뢰성 향상을 위한 방법으로 홍채인식 기술을 활용한 등록기관 시스템을 제시한다. 제안하는 시스템은 홍채 패턴의 처리 기능에 따라 홍채영상 획득, 홍채정보 등록, 홍채정보 검증의 세 개의 모듈로 구성되며, 각 모듈간의 등록 정보의 교환은 대칭키 암호 알고리즘으로 암호화를 해서 안전하게 송수신이 이루어진다. 홍채 패턴의 효율적 표상과 비교를 위한 홍채 특징 정보의 추출방법으로서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다중분할 과정을 통해 적은 차원의 정보를 추출하여 효과적인 특징벡터를 구성하는 방법을 사용한다. 적용된 홍채인식 방법에 대한 실험을 통해서, 생체인식 기술의 새로운 분야로의 적용 가능성을 살펴본다.
최근 무선통신기술의 발달은 센서 네트워크 관련연구를 촉진하였으며 다양한 형태의 센서 네트워크 통신방식에 적합한 방법들이 제안되고 있다. 센서 네트워크 연구방향은 제한된 자원에서 에너지효율을 극대화시키기 위한 방법과 그동안 주목받지 못했던 보안관련 연구들로 구분된다. 에너지효율을 높이기 위한 방법으로 노드간 데이터 통합과 통합을 수행하는 클러스터 헤드의 적절한 선택 알고리즘이 제안되었으며, 보안성 강화를 위해 센서에 적용 가능한 암호화 기법과 비밀 키를 관리하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 다양한 형태의 통신방식이 존재하는 센서 네트워크에서 안전하면서도 동시에 에너지 효율성을 고려한 통합적 연구는 아직 초기단계에 있다. 본 논문에서는 자원효율적인 클러스터링 프로토콜과 다양한 통신방식에 적당한 키 관리 알고리즘을 결합하여 향후 민감한 데이터를 처리하는 센서네트워크 시스템에 적용할 수 있는 통합적 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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