• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.339-341
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• 1999

평문과 암호문 쌍에서 일부 예측할 수 있는 평문들을 이용하여 비밀키를 찾는 공격을 예상 평문 공격(probable plaintext attack)이라고 한다. 인터넷 보호 프로토콜은 각 헤더부분에서 예측할 수 있는 부분을 많이 가지고 있으므로 예상 평문 공격의 주요한 대상이 되고, 이러한 취약점은 현재 인터넷에서 상용으로 사용되고 있는 DES(Data Encryption Standard)에서 두드러지게 나타난다. 본 논문에서는 인터넷 보호 프로토콜에서 각 헤더의 예상평문 공격과 기존의 보호 체계에 대해서 기술하고 근본적인 예상 평문 공격에 대응하여 카오스 함수 난수 생성기를 이용한 보호 캡슐 메커니즈을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.1457-1460
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• 2000

평문과 암호문 쌍에서 일부 예측할 수 있는 평문들을 이용하여 비밀키를 찾는 공격을 예상 평문 공격(Probable Plaintext Attack)(1)이라고 한다. 인터넷 보호 프로토콜은 IP Datagram에 AH(Authentication Header)(2), ESP(Encapsulating Security Payload)(3) 등과 같은 Security Header가 붙여지며, 각 헤더부분에서 예상할 수 있는 영역을 가지고 있으므로 예상 평문 공격의 주요한 대상이되고, 이러한 취약점은 현재 인터넷 보호 프로토콜에서 사용되고 있는 DES(Data Encryption Standard)(4) 알고리즘에서 두드러지게 나타난다. 본 논문에서는 IPv4와 IPv6를 서로 비교하고 각각의 IP version에서 예측할 수 있는 예상 평문영역을 조사한 다음, 일어 날 수 있는 예상 평문 공격의 비율을 서로 비교하여 앞으로 상용화될 IPv6의 문제점과 해결방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.442-445
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• 2020

최근, 딥러닝 기술을 활용하여 암호 알고리즘 식별, 평문 복구, 이론적 암호분석을 향상시키는 방법 등이 제안되고 있다. 이 중, 2019년에 Xiao 등이 암호학적 특성을 고려되지 않고 2-라운드 DES의 평문복구 공격에 딥러닝을 적용하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 기법을 향상하여 암호문과 평문의 선형 연관성을 고려한 평문 복구 공격을 딥러닝을 통해 수행하는 방법을 제안한다. 이를 활용하여, PRESENT의 평문 복구 공격을 5-라운드까지 가능함을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.201-204
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• 2021

PIPO 경량 블록암호는 ICISC'20에서 발표된 암호이다. 본 논문에서는 PIPO의 단일 평문 최적화 구현과 4평문 병렬 구현을 제안한다. 단일 평문 최적화 구현은 Rlayer의 최적화와 키스케쥴을 포함하지 않은 구현을 진행하였다. 결과적으로 키스케쥴을 포함하는 기존 연구 대비 70%의 성능 향상을 확인하였다. 4평문의 경우 32-bit 레지스터를 최대한 활용하여, 레지스터 내부 정렬과 Rlayer의 최적화 구현을 진행하였다. 또한 Addroundkey 구현에서 메모리 최적화 구현과 속도 최적화 구현을 나누어 구현하였다. 메모리 사용을 줄인 메모리 최적화 구현은 단일 평문 구현 대비 80%의 성능 향상을 확인하였고, 암호화 속도를 빠르게 구현한 속도 최적화 구현은 단일 평문 구현 대비 157%의 성능 향상을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.5
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• pp.107-111
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• 2006

We analyze Domingo-Feller's first privacy homomorphism scheme with known-plaintext attack As a result, it is possible to get the secret key if we blow two known plaintext-ciphertext pairs when modulus n is public, and three or more pairs are sufficient when modulus n is secret.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.501-504
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• 2022

안전한 암호 시스템은 평문을 복원하거나 키를 유추해낼 수 없도록 설계된다. 암호 분석은 이러한 암호 시스템에서 평문과 키를 추정하는 것이며, 알려진 평문 공격, 선택 평문 공격, 차분분석 등 다양한 방법이 존재한다. 또한, 최근에는 데이터의 특징을 추출하고 학습해내는 인공신경망 기술을 기반으로 하는 암호 분석 기법들이 제안되고 있다. 현재는 라운드 축소된 S-DES, SPECK, SIMON, PRESENT 등의 경량암호 및 고전암호에 대한 공격이 대부분이며, 이외에도 암호 분석을 위한 active S-box의 수를 예측하는 등과 같이 다양한 측면에서 인공신경망이 적용되고 있다. 향후에는 신경망의 효율적 구현, full-round에 대한 공격과 그에 대한 암호학적 해석이 가능한 연구들이 진행되어야 할 것으로 생각된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.126-128
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• 2023

본 논문에서는 2-bit RISC-V 프로세서 상에서의 경량 블록 암호인 SPECK의 CTR 운용 모드에 대한 최적 구현을 제안한다. RISC-V 상에서의 SPECK 단일 평문과 2개의 평문에 대한 최적화와 고정된 논스 값을 사용하는 CTR 운용모드의 특징을 활용하여 일부 값에 대해 사전 연산을 하는 라운드 함수 최적화를 제안한다. 결과적으로, 레퍼런스 대비 제안된 기법은 단일 평문과 2개의 평문에 대해 각각 5.76배 2.24배 성능 향상을 확인하였으며, 사전 연산 기법을 적용하지 않은 최적 구현 대비 사전 연산 기법을 적용하였을 때, 1% 성능 향상을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.163-166
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• 2021

ICISC'20에서 발표된 경량 블록암호 PIPO는 비트 슬라이스 기법 적용으로 효율적인 구현이 되었으며, 부채널 내성을 지니기에 안전하지 않은 환경에서도 안정적으로 사용 가능한 경량 블록암호이다. 본 논문에서는 ARM 프로세서를 대상으로 PIPO의 병렬 최적 구현을 제안한다. 제안하는 구현물은 8평문, 16평문의 병렬 암호화가 가능하다. 구현에는 최적의 명령어 활용, 레지스터 내부 정렬, 로테이션 연산 최적화 기법을 사용하였다. 구현은 A10x fusion 프로세서를 대상으로 한다. 대상 프로세서상에서, 기존 레퍼런스 PIPO 코드는 64/128, 64/256 규격에서 각각 34.6 cpb, 44.7 cpb의 성능을 가지나, 제안하는 기법은 8평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 12.0 cpb, 15.6 cpb, 16평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 6.3 cpb, 8.1 cpb의 성능을 보여준다. 이는 기존 대비 각 규격별로 8평문 병렬 구현물은 약 65.3%, 66.4%, 16평문 병렬 구현물은 약 81.8%, 82.1% 더 좋은 성능을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.193-200
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• 2023

Cryptanalysis can be performed by various techniques such as known plaintext attack, differential attack, side-channel analysis, and the like. Recently, many studies have been conducted on cryptanalysis using deep learning. A known-plaintext attack is a technique that uses a known plaintext and ciphertext pair to find a key. In this paper, we use deep learning technology to perform a known-plaintext attack against S-PRESENT, a reduced version of the lightweight block cipher PRESENT. This paper is significant in that it is the first known-plaintext attack based on deep learning performed on a reduced lightweight block cipher. For cryptanalysis, MLP (Multi-Layer Perceptron) and 1D and 2D CNN(Convolutional Neural Network) models are used and optimized, and the performance of the three models is compared. It showed the highest performance in 2D convolutional neural networks, but it was possible to attack only up to some key spaces. From this, it can be seen that the known-plaintext attack through the MLP model and the convolutional neural network is limited in attackable key bits.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.1
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• pp.143-151
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• 2011

Plaintext and key are independent in the existing block cipher. Also, encryption/decryption is performed by using structural features. Therefore, the external environment of suggested mixed cryptographic algorithm is identical with the existing ones, but internally, features of the existing block cipher were meant to be removed by making plaintext and key into dependent functions. Also, to decrease the loads on the authentication process, authentication add-on with dependent characteristic was included to increase the use of symmetric cryptographic algorithm. Through the simulation where the proposed cryptosystem was implemented in the chip level, we show that our system using the shorter key length than the length of the plaintext is two times faster than the existing systems.