• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.2
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• pp.287-297
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• 2019

When cryptographic algorithms are implemented to provide countermeasures against the side-channel analysis, designers frequently employ the combined countermeasures between the first-order masking scheme and hiding schemes. Their combination can be enough to offer security and efficiency. However, if dummy operations can be distinguished from real operations, an attacker can extract the secret key with lower complexity than the intended attack complexity by the designer inserting the dummy operations. In this paper, we categorize types of variables used in a dummy operation when C language is employed. Then, we present the novel vulnerability that can distinguish dummy operations for all cases where the hiding schemes are applied using different types of variables. Moreover, the countermeasure is provided to prevent the novel vulnerability.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.7
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• pp.949-955
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• 2022

Deep learning-based text summarization models are not free from datasets. For example, a summarization model trained with a news summarization dataset is not good at summarizing other types of texts such as internet posts and papers. In this study, we define this phenomenon as Data Bias Problem (DBP) and propose two training methods for solving it. The first is the 'proper nouns masking' that masks proper nouns. The second is the 'length variation' that randomly inflates or deflates the length of text. As a result, experiments show that our methods are efficient for solving DBP. In addition, we analyze the results of the experiments and present future development directions. Our contributions are as follows: (1) We discovered DBP and defined it for the first time. (2) We proposed two efficient training methods and conducted actual experiments. (3) Our methods can be applied to all summarization models and are easy to implement, so highly practical.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.295-298
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• 2004

본 논문에서는 잡음에 오염된 신호의 지각관계를 해석하여 지각 필터 응답 제어를 통한 음성 신호 개선 알고리즘을 제안한다. 음성 신호 개선 기법은 단일 채널환경에서 사람의 청각시스템에서의 주파수 변별력을 나타내는 각각의 임계대역에 대한 전체 에너지를 나타내는 임계대역 에너지의 지각적인 확산의 영향 즉, 마스킹 확산의 영향을 나타내는 자극에너지를 이용하여 신호와 잡음 에너지에 의해 변화하는 잡음에 의한 신호의 마스킹 구간을 검출하여 묵음 구간 추출 잡음 필터응답과 추정 잡음 오차를 보상시킨 필터응답을 통한 지각 필터 응답을 보상하여 신호를 개선하는 방법이다. 실험 결과 제안한 방법을 통해 SNR에 개선과 음질 개선 효과를 얻을 수 있음을 테스트를 통해 확인하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.5
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• pp.107-112
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• 2020

Ultra-lightweight password CHAM is an algorithm with efficient addition, rotation and XOR operations on resource constrained devices. CHAM shows high computational performance, especially on IoT platforms. However, lightweight block encryption algorithms used on the Internet of Things may be vulnerable to side channel analysis. In this paper, we demonstrate the vulnerability to side channel attack by attempting a first power analysis attack against CHAM. In addition, a safe algorithm was proposed and implemented by applying a masking technique to safely defend the attack. This implementation implements an efficient and secure CHAM block cipher using the instruction set of an 8-bit AVR processor.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.485-490
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• 2022

데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.904-905
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• 2013

IC 카드 및 USIM 등의 보안 하드웨어 토큰은 기존의 보안 소프트웨어에 비해 독립적인 하드웨어 연산을 사용하기 때문에 안전하다고 인식된다. 그러나 하드웨어의 연산시 발생하는 부채널 정보(전력, 전자파 등)를 이용하는 부채널 공격에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 부채널 공격 방법 중 널리 사용되고 있는 전력분석공격에 대한 대응 기법을 적용 시킨 SEED 하드웨어 모듈을 구현 하고, 공격에 효과적으로 대응이 가능한지 시뮬레이션을 통해 검증 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.5
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• pp.1020-1030
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• 2016

This paper propose an improving relay node selection method for node-to-node connectivity. This concern with the mobility and analysis of deployed for masking operation using highest connectivity node. The major of Delay Tolerant Network (DTN) routing protocols make use of simple forwarding approach to transmit the message depend on the node's mobility. In this cases, the selection of the irrelevant mobile node induced the delay and packet delivery loss caused by limiting buffer size and computational power of node. Also the proposed algorithm provides the node connectivity considering the mobility and direction select the highest connectivity node from neighbor node using masking operation. From the simulation results, the proposed algorithm compared the packet delivery ratio with PROPHET and Epidemic. The proposed Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix(EPCM) algorithm shows an advantage packet delivery ratio even with selecting relay node according to mobility and direction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.965-968
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• 2012

스마트 디바이스 내에 내재된 암호 알고리즘의 이론적인 안전성이 보장되었더라도 연산 수행 시 소모되는 전력소모, 전자기파와 같은 물리적 정보와의 관계를 분석하는 부채널 공격에 대해 취약하다. 이에 대해 부채널 공격의 대표적 대응 기법으로 셔플링 기법과 마스킹 기법이 제안되었다. 특히 셔플링을 활용한 대응 기법은 효율성을 최대한 유지하면서 분석의 난이도를 높이는 기법으로 잘 알려져 왔다. 본 논문에서는 AES 대칭키 암호의 부채널 대응 기법으로 8가지 AES 구현 기법을 셔플링 하여 구현할 경우 부채널 분석에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 실험 결과 실제 기대되어지는 분석 난이도는 셔플링을 하지 않은 것에 비해 64배 정도 공격 복잡도가 높아져야 하지만, 실제는 7배정도의 공격 복잡도 증가로 분석이 되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.151-164
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• 2023

Recently, the development of quantum computers means a great threat to existing public key system based on discrete algebra problems or factorization problems. Accordingly, NIST is currently in the process of contesting and screening PQC(Post Quantum Cryptography) that can be implemented in both the computing environment and the upcoming quantum computing environment. Among them, SIKE is the only Isogeny-based cipher and has the advantage of a shorter public key compared to other PQC with the same safety. However, like conventional cryptographic algorithms, all quantum-resistant ciphers must be safe for existing cryptanlysis. In this paper, we studied power analysis-based cryptographic analysis techniques for SIKE, and notably we analyzed SIKE through wavelet transformation and deep learning-based clustering power analysis. As a result, the analysis success rate was close to 100% even in SIKE with applied masking response techniques that defend the accuracy of existing clustering power analysis techniques to around 50%, and it was confirmed that was the strongest attack on SIKE.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.11-15
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 그 환경을 구성하는 주요 디바이스들에 대하여 물리적인 공격을 통해 내부에 존재하는 비밀키 값과 같은 중요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있는 보다. 효율적인 2차 차분전력분석 기법을 제안한다. 이 기법은 마스킹이 적용된 디바이스에서도 쉽게 그 키 값을 찾아내는 기법으로 기존의 전처리함수를 이용한 2차 차분전력분석 공격 기법과 제안하는 전처리함수를 적용한 기법을 실제로 각각 구현하여 성능을 분석하고 비교함으로써 제안하는 전처리함수를 이용하여 2차 DPA 공격을 했을 때 기존의 공격보다 더 강화되고 위협적인 물리적 공격임을 실험적으로 검증한다.