수많은 암호시스템과 관련 프로토콜의 안전이 소인수분해 문제의 어려움에 기반하고 있다 본 논문에서는 암호해독과 설계에 영향을 줄 수 있는 소인수분해 알고리즘에 대하여 현재까지의 연구동향과 성과를 기술하였으며, 연분수를 이용한 인수분해 알고리즘(CFRACT), QS(Quadratic Sieve), NFS(Number Field Sieve),타원곡선 알고리즘 및 Pollard's p-1알고리즘 Pollard's rho알로리즘을 분석하였다.
본 논문에서는 RSA 암호시스팀의 안전한 암호화, 복호화키의 생성에 관하여 연구하였다. 공개키 암호시스팀인 RSA 암호시스팀은 일반적으로 암호화, 복호화에 요구되는 계산시간과, 안전한 키 생성문제가 중요한 해결과제이다. 안전한 키는 소인수분해 공격에 강한 조건을 만족하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 (P$\pm$1) 소인수분해 공격에 강한 조건을 만족하면서, 키 생성시 필요한 $10^{75}$정도의 소수를 예비 소수판정과 소수판정 알고리듬을 사용하여 소수가 아닐 확률이 $10^{-8}$이하가 되도록 하였다. 그리고 생성된 키가 정확함을 입증하였다.
본 논문에서는 첫째로 큰 정수의 소인수 분해를 위한 병렬 이차선별법(parallel quadratic sieve) 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘을 반복적으로 사용하여, 분산 메모리 모델(DMM)을 갖는 SIMD구조의 병렬 컴퓨터 상에서 분할정복기법을 사용하는 병력 소인수 분해(parallel factoring) 알고리즘을 제시한다. 또한 이러한 알고리즘이 시간과 프로세서의 곱의 관점에서 최적화 알고리즘임을 보인다.
RSA 공개키 시스템은 비밀키의 크기를 작게 하여 효율성을 높이고 있는 데 이는 안전성 측면에서 취약하다. 이를 보완하기 위하여 중국인의 나머지 정리를 이용한 비밀키 생성 기법이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 기법은 side channel attack 에 매우 취약하다. 따라서 일부 키 노출에 따른 전체 키 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. May는 2003년 Crypto에서 두 소수의 크기는 같고 중국인의 나머지 정리를 이용하여 비밀키를 생성한 경우에 비밀키의 일부 $N^{4}$ 비트가 노출되면 전체가 복원되는 것을 보였다. 또한, May는 2002년 Crypto에서 변형된 RSA형태 중의 하나인 두 소수의 크기가 다르고 작은 CRT(중국인의 나머지 정리) 지수를 이용한 RSA를 분석하였는데 이때 작은 소수의 크기가 $N^{0.382}$보다 작으면 CRT 지수의 크기에 따라 N이 소인수분해 될 수 있다고 경고하였다. 본 논문에서는 May의 두 소수의 크기가 다른 변형된 RSA(작은 소수의 크기가 $N^{0.382}$보다 큰 경우)에서 작은 CRT 지수를 이용하여 비밀키를 생성한 경우에 어느 정도의 노출이 전체를 복원하게 하는지를 살펴본다. 공개키 e가 너무 크지 않을 때 작은 소수 p의 크기와 관계없이 비밀키 $d_{p}$ 의 약 $N^{0.25}$정도의 비트가 노출되면 N이 소인수분해가 된다. p,q의 크기가 비슷할 때 p의 약 $N^{1}$4/비트만 노출이 되면 N을 소인수분해 할 수 있다는 것을 Coppersmith가 보였는데 본 논문에서는 두 소수의 크기가 다를 때도 약 $N^{1}$4/비트가 노출되면 소인수분해가 가능한 것을 보이고 이를 이용하여 위의 내용을 증명한다.
$n=pq$인 합성수 을 크기가 비슷한 p와 q로 소인수분해하는 것은 매우 어려운 문제이다. 대부분의 소인수분해 알고리즘은 $a^2{\equiv}b^2$ (mod $n$)인 제곱 합동이 되는 ($a,b$)를 소수의 곱 (인자 기준, factor base, B)으로 찾아 $a^2-b^2=(a-b)(a+b)$ 공식에 의거 유클리드의 최대공약수 공식을 적용하여 $p=GCD(a-b,n)$, $q=GCD(a+b,n)$으로 구한다. 여기서 ($a,b$)를 얼마나 빨리 찾는가에 알고리즘들의 차이가 있으며, B를 결정하는 어려움이 있다. 본 논문은 좀 더 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 $n+1$을 3자리 소수까지 소인수분해하여 B를 추출하고 B의 조합 $f$를 결정한다. 다음으로, $a=fxy$가 되는 값을 $\sqrt{n}$ < $a$ < $\sqrt{2n}$ 범위에서 구하여 $n-2$의 소인수분해로 $x$를 얻고, $y=\frac{a}{fx}$, $y_1$={1,3,7,9}을 구한다. 제안된 알고리즘을 몇 가지 사례에 적용한 결과 $\sqrt{n}$ < $a$를 순차적으로 찾는 기존의 페르마 알고리즘에 비해 수행 속도를 현격히 단축시키는 효과를 얻었다.
본 논문은 비트코인 채굴에 필요한 SHA-256 암호 해시 값(n)을 구성하는 2개의 소수(p,q)를 빠르게 해독하는 소인수분해법을 다룬다. 본 논문에서는 Pollard's Rho 소인수분해 알고리즘의 수행횟수를 월등히 감소시킨 알고리즘을 제안하였다. Rho (${\rho}$) 알고리즘은 $(x_0,y_0)=(2,2)$ 초기치에 대해 $x_i=x^2_{i-1}+1(mod\;n)$과 $y_i=[(y^2_{i-1}+1)^2+1](mod\;n)$을 계산하여 1 < $gcd({\mid}x_i-y_i{\mid},n)$ < n으로 소인수를 구한다. 이 알고리즘은 특정 합성수에 대해서는 소인수 분해에 실패할 수 있다. 제안된 알고리즘은 Pollard Rho 알고리즘에 $(x_0,y_0)=(2^k,2^k)$와 ($2^k,2$), $2{\leq}k{\leq}10$을 적용하였다. 그 결과 모든 합성수에 대해 소인수분해를 할 수 있었으며, Pollard Rho 알고리즘의 수행횟수를 67.94% 감소시켰다.
양자알고리듬들 중 쇼의 알고리듬은 공개키 암호체계의 근간을 이루는 소인수분해를 고전알고리듬보다 훨씬 빨리 처리할 수 있다. 고전컴퓨터로 N자리 수를 소인수분해 하는데 걸리는 시간은 exp$[(InN)^{1/3}(In In N)^{2/3})]$에 비례하지만 쇼의 양자풀이법을 사용하면 약$(InN)^3$ 보다 적은 시간이 걸린다. 이 알고리듬의 핵심은 양자계의 중첩이라는 성질을 이용해서 푸리에 변환을 모든 데이터에 대해 병렬적으로 동시에 처리함으로서 주기를 빠르게 찾는다는 것이다. 이러한 양자전산의 이점은 모든 연산이 중첩된 상태에 독립적으로 작용한다는 자연계의 선형성에서 비롯된다. 고전컴퓨터에서도 병렬처리를 하지만 양자적 병렬처리를 고전컴퓨터의 병렬처리로 대신할 수는 없다. N비트로 나타내지는$2^N$ 개의 숫자에 대해 동시에 병렬처리 하는데 양자컴퓨터는 한대면 되지만 고전컴퓨터는 $2^N$대가 필요하므로 비트수가 증가하면 필요한 고전컴퓨터의 수가 비현실적으로 증가하기 때문이다. 이 알고리듬의 수행으로 얻어지는 결과는 확정적인 것이 아니며 확률적으로 율은 당을 얻는다. 어떤 수가 약수가 되는지 아닌지는 금방 확인해 볼 수 있으므로 서너 번 이와 같은 시행착오 과정을 거쳐 옳은 답을 얻는다 해도 문제가 되지는 않는다.
본 연구는 교육용 프로그래밍으로 활용할 수 있는 파이썬을 활용한 수학과 코딩의 융합 수업 교수·학습 자료를 개발하기 위해 중학교 1학년 소인수분해 단원을 중심으로 수업지도안과 학생 활동지를 개발하는데 목표를 두고 있다. 본 연구에서는 파이선 프로그램을 사용해 본 경험이 없는 중학교 학생들에게 적용하여 수학과 코딩의 융합 수업 방법 및 내용의 적절성을 확인하고자 하였다. 이러한 과정에서 중학교 1학년 2명의 학생들에게 적용한 결과의 분석을 통해 교수·학습 자료를 수정·보완 하여 최종 자료를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교수·학습 자료는 코딩을 활용하여 소인수분해를 학습하는 융합수업이 이루어질 수 있도록 수업 방법 및 수업 내용을 구성하였으며 이를 통해 수학과 코딩에 대한 융합 수업이 현장에서 시도될 수 있는 가능성을 보여주었다.
$n=pq$인 합성수 $n$을 $p$와 $q$로 소인수분해하는 것은 매우 어려운 문제이다. 대부분의 소인수분해 알고리즘은 $a^2{\equiv}b^2$ (mode $n$)인 제곱 합동이 되는 ($a,b$)를 찾아 $a^2-b^2=(a-b)(a+b)$ 공식에 의거 유클리드의 최대공약수 공식을 적용하여 $p=GCD(a-b,n)$, $q=GCD(a+b,n)$으로 구한다. 여기서 ($a,b$)를 얼마나 빨리 찾는가에 알고리즘들의 차이가 있다. 제곱합동의 기초가 되는 페르마 알고리즘은 $a^2-b^2=n$을 찾는다. 본 논문은 $a^2-b^2=kn$, ($k=1,2,{\cdots}$)를 찾는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 $b$는 5의 배수로 $b_1=0$ 또는 5가 반드시 한 개는 존재한다고 가정한다. 첫 번째로, $n_2n_1$에 대해 $b_1=0$와 $b_1=5$을 만족하는 $kn$을 구하여 $k$를 결정한다. 두 번째로, $a^2-b^2=kn$이 되는 $a_2a_1$을 결정한다. 세 번째로, $kn$ < $a^2$ < $(k+1)n$ 범위에 속하는 $\sqrt{kn}$ < $a$ < $\sqrt{(k+1)n}$의 범위를 결정하여 $a_2a_1$ 값들에 대해 $a^2-b^2=kn$으로 ($a,b$)를 구한다. 제안된 알고리즘을 몇 가지 사례에 적용한 결과 페르마 알고리즘에 비해 수행 속도를 현격히 단축시키는 효과를 얻었다.
NP-Hard 문제인 정수의 소인수분해 알고리즘의 연구와 구현은 1978년 RSA 암호의 개발과 함께 암호학에서 중요한 문제로 부각되었으며 지난 25년간 이 분야에서 많은 발전이 이룩되었다. QS 인수분해 알고리즘과 NFS 인수분해 알고리즘이 최근까지도 RSA-challenge를 분석하기 위한 도구로 사용되었고, NFS가 가장 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 인수분해 대상 정수의 크기가 커짐에 따라 기존의 소프트웨어 기반의 접근 방법으로 분석하는 것은 점차 어려워지고 있다. 99년도 CHES Rump Session에서 Shamir에 의해 제안된 TWINKLE은 인수분해 알고리즘의 연구에 새 지평을 마련하였다. TWINKLE는 기존과는 근본적으로 다른 접근 방법으로 수행되는 인수분해 전용 하드웨어 장비이다. TWINKLE이 발표된 이후 TWIRL와 SHARK 등 다양한 인수분해 전용 하드웨어들이 제안되었고, 이는 인수분해 방법론 연구에서 새로운 방향이 되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인수분해 전용 하드웨어 연구 동향에 대해 살펴보고, 각 장비들의 효율성을 비교 분석하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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