• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.287-297
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• 2019

부채널 분석에 안전하게 암호 알고리즘을 구현하는 경우, 설계자들은 일반적으로 1차 마스킹 기법과 하이딩 기법을 혼합하여 사용한다. 1차 마스킹 기법과 하이딩 기법을 혼합하여 사용한 구현은 충분한 안전성과 효율성 모두 만족하는 방법이다. 그러나 더미 연산이 실제 연산과 구별될 수 있다면, 공격자는 설계자가 더미 연산을 추가함으로써 의도한 공격 복잡도보다 낮은 공격 복잡도로 비밀 키를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 C언어 이용 시 더미 연산에 사용되는 변수의 형태를 4가지로 분류하고, 변수의 형태를 달리 사용하여 하이딩 대응기법을 적용한 경우 모두에 대해 더미 연산을 구분할 수 있는 신규 취약점을 제시한다. 그리고 이에 대한 대응기법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.949-955
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• 2022

일반적인 딥러닝 기반의 텍스트 요약 모델은 데이터셋으로부터 자유롭지 않다. 예를 들어 뉴스 데이터셋으로 학습한 요약 모델은 커뮤니티 글, 논문 등의 종류가 다른 글에서 핵심을 제대로 요약해내지 못한다. 본 연구는 이러한 현상을 '데이터 편향 문제'라 정의하고 이를 해결할 수 있는 두 가지 학습 기법을 제안한다. 첫 번째는 고유명사를 마스킹하는 '고유명사 마스킹'이고 두 번째는 텍스트의 길이를 임의로 늘이거나 줄이는 '길이 변화'이다. 또한, 실제 실험을 진행하여 제안 기법이 데이터 편향 문제 해결에 효과적임을 확인하며 향후 발전 방향을 제시한다. 본 연구의 기여는 다음과 같다. 1) 데이터 편향 문제를 정의하고 수치화했다. 2) 요약 데이터의 특징을 바탕으로 학습 기법을 제안하고 실제 실험을 진행했다. 3) 제안 기법은 모든 요약 모델에 적용할 수 있고 구현이 어렵지 않아 실용성이 뛰어나다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권5호
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• pp.107-112
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• 2020

초 경량암호 CHAM은 자원이 제한된 장치 상에서 효율성이 뛰어난 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산으로 이루어진 알고리즘이다. CHAM은 특히 사물인터넷 플랫폼에서 높은 연산 성능을 보인다. 하지만 사물 인터넷 상에서 사용되는 경량 블록 암호화 알고리즘은 부채널 분석에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 CHAM에 대한 1차 전력 분석 공격을 시도하여 부채널 공격에 대한 취약성을 증명한다. 이와 더불어 해당 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 마스킹 기법을 적용하여 안전한 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 해당 구현은 8-비트 AVR 프로세서의 명령어셋을 활용하여 효율적이며 안전한 CHAM 블록암호를 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1020-1030
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• 2016

본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.151-164
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• 2023

최근 양자 컴퓨터의 개발은 현재 사용 중인 이산대수 문제나 인수분해 문제 기반의 공개키 암호에 큰 위협이 되므로, 이에 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 현재 컴퓨팅 환경 및 도래하는 양자 컴퓨팅 환경에서 모두 구현이 가능한 양자내성암호를 위해 공모전을 진행하고 있다. 이 중 NIST 양자내성암호 공모전 4라운드에 진출한 SIKE(Supersingular Isogeny Key Encapsulation)는 유일한 Isogeny 기반의 암호로써, 동일한 안전성을 갖는 다른 양자내성암호에 비해 짧은 공개키를 갖는 장점이 있다. 그러나, 기존의 암호 알고리즘과 마찬가지로, SIKE를 포함한 모든 양자내성암호는 현존하는 암호분석에 반드시 안전해야만 한다. 이에 본 논문에서는 SIKE에 대한 전력 분석 기반 암호분석 기술을 연구하였으며, 특히 웨이블릿 변환 및 딥러닝 기반 클러스터링 전력 분석을 통해 SIKE를 분석하였다. 그 결과, 현존하는 클러스터링 전력 분석 기법의 정확도를 50% 내외로 방어하는 마스킹 대응기법이 적용된 SIKE에 대해 100%에 가까운 분석 성공률을 보였으며, 이는 현존하는 SIKE 기법에 대한 가장 강력한 공격임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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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.