• 정보보호학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.267-271
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• 2013

확률적 공개키 시스템에서 두 암호문이 주어졌을 때 이들을 복호화하지 않고 동일한 메시지를 암호화한 것인지 확인할 수 있는 암호기법을 비교가능 암호화(comparable encryption)라 한다. 최근에 Yang 등이 이와 같은 암호기법을 제안하였으며, 이영민 등과 Tang은 확인자를 제한할 수 있도록 Yang 등이 제안한 기법을 수정하였다. 하지만 Yang 등이 제안한 시스템은 주장된 것과 달리 암호화된 메시지가 서로 다른 경우에도 같다는 결과를 주는 허점을 가지고 있으며, 이 허점은 이영민 등과 Tang 시스템에도 동일하게 나타난다. 이 논문에서는 이와 같은 허점을 제시하며, 이 허점이 응용에 미칠 수 있는 파급효과를 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1516-1528
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• 2015

We introduce attribute set based signature (ASBS), a new cryptographic primitive which organizes user attributes into a recursive set based structure such that dynamic constraints can be imposed on how those attributes may be combined to satisfy a signing policy. Compared with attribute based signature (ABS), ASBS is more flexible and efficient in managing user attributes and specifying signing policies. We present a practical construction of ASBS and prove its security in the standard model under three subgroup decision related assumptions. Its efficiency is comparable to that of the most efficient ABS scheme.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.55-64
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• 2007

최근 높아져 가는 VoIP에 대한 관심 뒤에는 보안에 대한 과제들이 존재한다. 인증과 메시지 암호화는 PSTN 수준의 보안을 제공하기 위해 필수적인 요소이다. SIP는 VoIP에서 안전하게 호(call)을 생성하기 위한 책임을 가지고 있으며 SIP는 TCP와 UDP 그리고 SCTP에서 사용될 수 있는 TLS와 DTLS 혹은 IPSec과 같은 보안 메커니즘들을 통해 보안 서비스를 제공한다. 이들 보안 메커니즘의 적용이 SIP 성능에 추가적인 오버헤드를 가져올 수 있음에도 불구하고 현재 이에 대한 분석은 미미한 수준이다. 본 논문에서는 보안 메커니즘이 SIP 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 영향 분석을 위해 SIP에서 사용되는 보안 메커니즘들과 전송 프로토콜들의 다양한 조합을 시뮬레이션으로 구현하였다. 그 결과 UDP를 사용하는 보안 메커니즘들이 높은 성능을 보였다. 또한 TLS가 SCTP 상위에서 동작할 때 SCTP의 스트림 수와 같은 수의 보안 채널을 생성해야 한다는 사실이 SIP의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.