• 정보보호학회지
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• 제30권5호
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• pp.111-119
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• 2020

동형암호(homomorphic encryption)는 암호화된 데이터 사이에서 임의의 연산을 가능하게 하는 유망한 암호학적 스킴(scheme)이다. 이를 활용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않고, 암호화된 상태에서 임의의 연산을 수행 할 수 있을 뿐만아니라, 격자를 기반(lattice-based)으로 하여 양자 알고리즘에 내성(resistant)이 있어 안전하다. 하지만, 동형암호를 이해하기 위해서는 전문적인 암호 또는 계산적인 이론의 지식과 이해가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 완전동형암호(fully homomorphic encryption)의 기저에 있는 LWE(learning with error) 문제에서부터 완전동형암호의 핵심인 NAND 게이트와 부트스트래핑(bootstrapping)까지의 과정을 어렵지 않게 설명하여 초보자들의 이해를 돕고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.232-235
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• 2021

동형암호는 서버에 암호화된 데이터를 통해 연산할 수 있다는 장점으로 대용량의 데이터를 암호화하여 처리하는 시스템에 사용될 수 있어 주목된다. 동형암호의 방법 중 효율성과 실용성을 지니는 장점으로 인해 연구되고 있는 Bilinear Pairing을 사용하는 서명 및 인증 방법들은 DDH와 CDH 문제에 기반을 둔 방법으로, 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 동형암호에서 사용되는 Bilinear Pairing의 핵심인 GDH 그룹과 타원곡선암호, Weil Pairing, SDH 문제를 기반으로 하는 서명 방식과 그룹 서명 방식, 랜덤오라클을 제외한 서명을 소개한다.

• 산업융합연구
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• 제17권1호
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• pp.1-6
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• 2019

정보의 기밀성을 보장하기 위해 고대로부터 다양한 암호기술들이 제안되었고, 다양한 방식으로 발전하고 있다. 기하급수적으로 증가하는 컴퓨터 파워로 인해 안전성 때문에 암호화 키가 점차 증가되고, 짧은 기간에만 안전성을 보장받는 방식으로 기술이 발전되고 있다. 4차 산업혁명의 도래로 다양한 분야에 암호화기술이 요구되고 있다. 최근 동형암호를 활용한 암호화 기술이 주목받고 있다. 암호화된 정보의 연산을 위해 복호화하는 과정에서 사용된 키와 복호문의 노출로 인해 보안위협이 발생된다. 동형 암호는 암호문의 데이터를 연산하여 평문상태의 정보를 노출없이 정보를 안전하게 처리가 가능하다. 다양한 서비스에서 암호화된 개인정보가 저장된 빅데이터 처리시 동형암호을 활용할 경우 키사용과 복호화 평문의 노출이 없기 때문에 보안의 위협을 피할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.36-43
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• 2013

완전동형암호는 암호화된 자료를 복호화 하는 과정을 거치지 않고 원하는 자료를 검색 및 통계처리 할 수 있도록 하는 암호기반 기술이다. 완전동형암호는 암호화 및 복호화에 소요되는 시간을 줄여줌으로써 검색 속도를 향상시키고 통계 처리를 위해 복호화 된 자료의 유출로 인한 피해를 막을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 또한 최근 보편화 되고 있는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보가 외부의 저장 공간에 저장됨으로써 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결해 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 완전동형암호가 처음 제안된 70년대 이후 지금까지 효율성과 기능성을 만족시키는 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 본 고에서는 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 완전동형암호의 연구 방향에 대해서 살펴보고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제33권5호
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• pp.47-55
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• 2023

동형암호는 암호화 상태에서도 연산이 가능하다는 특징을 지니고 있어 매우 유망한 프라이버시 보호 기술로 알려져 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 아직 활발히 활용되지 못하고 있는데, 이는 매우 느린 연산 성능이라는 단점 때문이다. 이런 단점을 극복하기 위해서 동형암호 가속을 목표로 하는 많은 연구들이 수행되었으나, 아직 보편화 수준에 도달하지 못했으며, 특히 각 연구들이 독립적으로 산개되어 시너지효과를 누리지 못하고 있다는 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 산업/학계의 다양한 동형암호 가속 연구들을 분류, 소개하며, 이들간의 관계를 분석하여 시너지 효과를 누릴 수 있는 가이드라인을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.313-314
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• 2021

최근 개인 정보 보호를 위해 주목 받고 있는 동형암호 알고리즘은 암호화된 상태로 덧셈과 곱셈 연산이 가능하여, 연산을 위한 복호화 과정 없이 데이터에 대한 가공이 가능하다. 따라서 이러한 동형암호 알고리즘이 개인 정보 보호를 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 특히 완전동형암호 알고리즘의 경우 덧셈과 곱셈 연산을 모두 지원하며, 유효 연산 횟수에도 제한이 없어 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 그러나, 완전동형암호 알고리즘의 경우 암호문의 크기가 평문대비 크게 증가하고, 다항식으로 구성된 암호문의 덧셈 및 곱셈 연산도 복잡하여 이에 대한 가속이 필요한 실정이다. 이에 FPGA 기반의 동형암호 가속기 개발이 많이 연구되고 있으며, 이를 통해 동형암호 연산의 특징을 이해하고 가속기 연구 동향을 알아보려 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.153-161
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• 2015

Top-k 위치정보서비스는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 k개의 장소를 반환하는 서비스이다. 기존의 방법들은 사용자의 위치 정보가 LBS Server에 그대로 노출되어 사용자의 프라이버시 훼손의 문제가 있다. 본 논문에서는 완전동형암호를 사용하여 Top-k 위치정보서비스 사용자의 프라이버시를 보호하는 방안을 연구한다. 제안 방법에서는 사용자의 위치 정보가 포함된 질의와 Database의 위치 데이터 정보를 암호화한다. LBS Server는 완전동형암호를 이용해 암호화된 질의 위치 정보와 암호화된 위치 데이터로 거리 계산을 수행한다. LBS Server는 계산 결과를 암호문 상태에서 비교하여 사용자의 위치로부터 가장 가까운 위치가 저장되어 있는 k개의 암호문을 결과로서 도출한다. 결과는 LBS Server로부터 사용자에게 반환되며, 사용자는 이를 복호화하여 자신의 질의 결과를 확인한다. 본 방법에서는 Database의 위치 데이터와 사용자의 질의 정보가 모두 암호화된 상태로 Top-k 위치정보서비스를 제공하므로 LBS Server에 대해 사용자와 위치 데이터 정보의 프라이버시가 보존된다. 시뮬레이션에서는, 16개의 위치 정보에 대하여 질의와 거리 연산을 수행하여 사용자의 질의로부터 가장 가까운 3개의 위치를 알아내는 과정을 수행하였다. 그 결과 일반적인 데스크탑 환경에서 약 270시간이 걸려 단기간 내의 실용화는 어려울 것으로 예상되나 이러한 성능 문제는 하드웨어의 발전과 함께 개선될 것이라 생각된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.601-608
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• 2023

동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.419-422
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• 2024

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.42-50
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• 2021

인터넷 사용 환경이 발전함에 따라 스마트폰과 각종 센서로부터 발생하는 대량의 데이터를 수집 및 분석하여 활용하는 데이터 기반 애플리케이션의 사용은 지난 10여 년간 폭발적으로 증가하였다. 그러나 이러한 사용자 데이터 기반의 애플리케이션을 사용하는 것은 언제든지 개인정보가 승인되지 않은 제3자에게 유출될 수 있다는 문제점을 내재하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 학자들은 데이터 교란과 암호화를 포함한 여러 기법을 사용해 왔다. 동형 암호는 암호화된 데이터를 복호화과정 없이 그대로 연산하더라도 결괏값이 보존되므로 원하는 연산을 수행할 때 개별 데이터를 복호화할 필요가 없어 기존의 방식보다 더 나은 개인정보보호를 제공한다. 본 연구에서는 개인정보를 보호하기 위해 사용되는 두 가지 알고리즘인 데이터 교란 방식과 전통 암호 방식 알고리즘을 구분하여 살펴보고, 두 가지 알고리즘의 단점을 보완할 수 있는 동형 암호를 이용한 데이터 수집 방법을 제안한다.