형태보존 암호는 평문의 형태를 그대로 보존하여 암호화를 수행한다. 따라서 암호화 전 후에 대한 데이터베이스의 구조 변경을 최소화 시킬 수 있다. 예를 들어 신용카드, 주민등록번호와 같은 데이터에 대한 암호화를 수행할 경우 형태보존 암호는 평문과 동일한 형태의 암호문을 출력하기 때문에 형태가 갖춰진 기존의 데이터베이스 구조를 그대로 유지할 수 있다. 현재 미국표준기술연구소(NIST)는 형태보존 암호의 표준으로써 FF1과 FF3를 권장하고 있다. 최근 국내의 경우 매우 효율적인 형태보존 암호 알고리즘인 FEA를 형태보존 암호의 표준으로 채택하였다. 본 논문에서는 대한민국 형태보존 암호의 표준 알고리즘인 FEA를 분석하고 다양한 환경에서 최적 구현하여 FEA의 성능을 측정한다.
형태 보존 암호는 암호화하고자 하는 목적 정보에 대한 변형 없이 형태를 유지한 상태로 암호화하는 기법으로써 최근에 국가보안기술연구소에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 형태 보존 암호를 활용하여 기존의 사이버 보안 관련 문제를 해결하는 방안을 제안하고자 한다. 먼저 랜섬웨어 공격을 효과적으로 방어하기 위해 시그니처 및 확장자를 형태보존암호로 암호화하는 방안을 제시한다. 해당 기법은 최소한의 정보를 암호화함으로써 랜섬웨어에 대한 노출을 최소화할 수 있다. 두 번째로 스테가노그래피와 같이 비밀 정보를 숨기는 기술상에서도 해당 정보의 양을 최소화함으로써 공격에 대비할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로 형태보존암호와 경량암호에서 암호화에 따른 동작 속도를 비교하고, 형태보존암호를 최적화하였을 때, 그에 따른 성능 향상까지 비교하고자 한다.
최근 국내에서 개인정보 안전성에 관한 법률이 제정됨으로써 개인정보 암호화에 많은 관심이 집중되었다. 그러나 기존의 암호화 기법을 그대로 사용한다면, 데이터의 형태를 보존할 수 없기 때문에 데이터베이스의 스키마를 변경해야하며 이는 많은 비용을 발생시킬 수 있다. 따라서 기존의 데이터베이스 스키마를 그대로 유지하고 데이터의 기밀성을 보존할 수 있는 형태보존암호가 핵심 기술로 대두되고 있다. 이에 따라 NIST는 FF1과 FF3를 형태보존암호의 표준으로 공표했지만, 최근 메시지 복구 공격에 대한 FF1과 FF3의 안전성에 문제점이 발견되었다. 본 논문에서는 형태보존암호의 표준인 FF1과 FF3, 그리고 메시지 복구 공격에 대해 연구하고 분석하였다. 또한 이를 바탕으로 메시지 복구 공격에 안전할 수 있는 형태보존암호를 연구하고, 표준화된 FF1과 FF3을 직접 구현하여 제안 방식의 효율성을 검증하였다.
구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
오늘날 스마트폰을 중심으로 많은 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 기기들이 무선으로 연결되는 데 있어서 빼놓을 수 없는 기술이 바로 블루투스이다. 또한, IoT 디바이스와 사용자 간에 블루투스 통신은 주로 Bluetooth Low Energy (BLE)를 통해서 이루어지는데, 블루투스 통신기술이 점차 발전함에 따라 기존 BLE의 보안 취약점은 더욱 두드러질 것이다. 현재까지 블루투스 접근성에 대한 연구는 꾸준히 이뤄지고 있지만, 블루투스 통신에서 데이터 보호에 대한 연구는 많이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 IoT와 사용자 간 BLE 통신에서 데이터를 주고받을 때, 평문이 아닌 형태보존암호 (Format Preserving Encryption Algorithm, FEA)를 통해 암호문을 주고받으며 통신하기 위한 효과적 방법에 대해 제안하고, 최적화 구현한 형태보존암호에 대해 Arduino와 PC에서 직접 테스트하여 성능을 측정한다.
최근 금융기관 및 대형 유통업체 등에서 대량의 개인정보유출사고가 연이어 발생하고, 그 피해는 날로 늘어나는 추세에 있다. 이에 따라 개인식별정보를 암호화하도록 강제하는 등 규제가 강화되고 있다. 이러한 개인정보를 암호화하는데 있어서 효율적인 기술이 형태보존암호화이다. 일반적인 암호화방식은 입력 데이터 길이보다 출력 데이터 길이가 확장되며 형태가 변경된다. 형태보존암호화는 입력 데이터의 길이와 형태를 보존해주기 때문에 데이터베이스 및 응용프로그램 수정을 최소화하는 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 블록암호 운영모드를 이용한 개인정보 암호화에 효율적인 형태보존암호화방식을 새롭게 제안한다.
차분 분석은 암호 분석기법 중 하나이며, 차분 공격을 위해 랜덤 데이터들로부터 차분 특성 (입/출력차분)을 만족하는 데이터를 구별해 내는 것을 구별자 공격이라 한다. Neural distinguisher는 구별자에 딥러닝을 적용한 것이다. 본 논문에서는 NIST 표준 형태보존암호인 FF1, FF3-1을 위한 단일 차분을 사용한 최초의 신경 구별자를 제안하였다. FF1은 차분으로 0F를 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.85 및 0.52). FF3-1에서는 08을 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.98 및 0.55).
본 연구는 우리나라의 희귀식물인 박달목서의 현지내·외 보존 및 복원을 위한 생육 환경 조성 시 적정 광 조건을 구명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 차광 처리구를 설치하여 전광 기준 100%, 55%, 20%, 10% 상대 광량 조건에서 4월부터 11월까지 생육 관리한 박달목서 유묘의 생장 특성, 잎 형태, 광합성 특성 및 광합성 색소 함량을 조사하였다. 그 결과, 수고와 근원경의 상대 생장률은 광량에 따른 차이가 없었으나, 잎, 줄기 및 뿌리의 건중량 및 잎 수는 55% 상대 광량 조건에서 가장 높았다. 잎의 형태는 광량이 높아질수록 엽면적이 작아지고 두께가 두꺼워지는 경향을 보였다. 광포화점에서의 광합성 속도와 기공전도도를 비롯하여 순양자수율, 암호흡, 잎의 엽록소 a, b와 카로테노이드 함량 역시 55% 상대 광량에서 가장 높았다. 전광 조건에서 박달목서 유묘의 잎은 작고 두꺼워지는 형태적 적응이 나타났으나, 엽록소 함량은 가장 낮아 광합성 속도가 55% 상대 광량보다 떨어졌다. 10%, 20% 상대 광량에서는 광량이 적을수록 엽록소 a, b, 카로테노이드 함량이 감소하였고, 광합성 속도와 암호흡 속도가 낮아졌다. 결론적으로, 박달목서 유묘는 광량에 따라 형태적인 적응 반응을 보였으나, 그늘에서 광합성 효율을 높이는 생리적인 반응은 뚜렷하지 않았다. 또한 생육에 가장 적절한 광조건은 전광의 55% 수준으로, 이 조건에서 광합성이 가장 활발하고 최종 산물인 건중량 생산이 최대로 나타났다. 따라서 박달목서는 현지외 보존을 위한 생육 환경 조성 시 광량이 전광의 55% 정도가 될 수 있도록 조절 관리하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
SLC6A18은 neurotransmitter로서 고혈압과 연관성이 보고 되었고, 유전자 내에 총 8개의 minisatellites가 존재함이 밝혀졌다. 본 연구에서 8개 minisatellites 중 가장 높은 heterozygosity를 나타내는 SLC6A18-MS5 영역에 대하여 생물정보학적 방법으로 Transfac software를 이용하여 transcription factor binding site를 분석한 결과, Pax4와 HNF4의 binding site를 발견하였다. HNF4는 당뇨병 대사에 관여하는 것으로 고혈압과의 연관성이 있을 것으로 사료된다. 그러므로 본 연구에서는 SLC6A18-MS5 영역과 고혈압과의 연관성을 조사하기 위하여, 대조군 301명과 고혈압 환자군 184명의 genomic DNA를 이용하여 대립형질의 패턴을 조사하였다. SLC6A18-MS5의 대립형질 분포와 고혈압은 직접적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 반면 높은 heterozygosity를 나타내는 SLC6A18-MS5에 친자확인 및 DNA typing 마커로서의 유용성을 알아보기 위해 20가족의 샘플을 이용하여, 감수분열 후 자손에의 분리 형태를 조사한 결과 부모에게서 자손으로 정확히 전달되는 멘델의 법칙에 의해 분리됨을 확인하였다. 또한 SLC6A18 유전자 내의 minisatellites들의 진화적 관계를 조사한 결과, 인간과 원숭이에서만 보존적으로 나타났다. 이러한 결과는 intron영역의 minisatellites 분석이 영장류의 비암호화 영역의 중요한 진화 마커로 사용될 수 있음을 나타내어, 영장류 특이적 진화를 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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