최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.
최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
다변수 이차식 기반 암호알고리즘은 양자컴퓨터에 안전하다고 믿어지는 수학적 난제에 기반을 둔 공개키 암호알고리즘 중의 하나로 현재 사용하고 있는 공개키 암호를 대체할 수 있는 양자내성암호 중의 하나이다. NIST 양자내성암호 공모 3라운드 최종 후보 알고리즘으로 선정되었던 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘 Rainbow의 다중레이어를 사용하는 구조에 대한 진화된 공격이 대두된 후에 단일 레이어를 이용하는 UOV의 구조에 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 단일 레이어를 갖는 UOV 구조를 유지하면서 일차식의 특별한 구조, 희소다항식, 랜덤다항식의 다양한 조합을 통해 비밀키의 길이를 대폭 줄이고, 블록 부분 행렬의 역행렬을 이용하여 선형 시스템의 해를 구하는 방법을 적용한 효율적인 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘을 제안한다. 제안한 전자서명의 안전성 분석을 통해 안전한 파라미터를 설정하고 각 파라미터에서의 키길이와 서명 길이를 비교 분석한다. 제안한 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘은 서명의 길이가 양자내성 전자서명 중 가장 짧고, 기존 다변수 이차식 기반 전자서명에 비해 비밀키 길이가 최대 97%의 축소 효과를 가진다.
NIST PQC 표준화 작업 Round 4에 올라 있던 유일한 아이소제니 기반 KEM 알고리즘인SIKE에대한효율적인 키 복구 공격이 발표됨에 따라, 이를 대체할 수 있는 키 교환 알고리즘인 CSIDH가 다시주목받고 있다. CSIDH는 현재까지 알려진 공격에 안전한 아이소제니 기반 키 교환 알고리즘으로, CRS 스킴을 현대화하여 효율적인 NIKE를 제공한다. 본 논문에서는 CSIDH-512를 ARM Cortex-M7에서 구현하고 three-level 하이브리드 몽고메리 감산을 적용하여 최적화한 성능을 측정한 뒤 그 결과 및 한계에 대해 서술하고 향후 연구방향을 제시한다. 이는 기존에 제시되지 않았던 32-bit 임베디드 기기에서의 CSIDH 구현으로, 향후 다양한 임베디드 환경에서CSIDH 및 파생 암호 알고리즘을 구현하는데 본 논문의 결과를 이용할 수 있을 것으로 기대한다.
OpenSSL은 보안 통신 프로토콜인 SSL을 구현한 공개 소스 기반의 라이브러리이다. 하지만, 이 라이브러리는 리눅스 혹은 유닉스 운영체제에서 공유 라이브러리 형식으로 사용될 때 보안 정보를 쉽게 노출할 수 있다는 취약점이 있다. 본 논문은 이런 취약점을 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 실행중인 클라이언트 프로그램에 공격 코드를 주입하여 SSL 핸드셰이크 단계에서 보안 취약점을 다음과 같이 공격한다. 첫째, 클라이언트가 서버에게 지원 가능한 암호 알고리즘의 목록을 전송할 때 그 목록의 모든 알고리즘을 임의로 지정한 알고리즘으로 교체한다. 이 교체는 암호 알고리즘의 목록을 수신한 서버로 하여금 지정한 암호 알고리즘을 선택하도록 한다. 둘째, 암복호화에 사용되는 암호 키를 생성 과정에서 가로채고, 그 암호 키를 외부 공격자에게 전송한다. 그 후 외부 공격자는 지정한 암호 알고리즘과 가로챈 암호키를 사용하여 송수신된 암호 데이터를 복호화한다. 제안하는 기법의 실현성을 보이기 위해 본 논문은 리눅스에서 OpenSSL 공유 라이브러리를 사용하는 ftp 클라이언트가 서버로 전송하는 암호화된 로그인(login) 정보를 가로채 복호화하는 실험을 수행하였다.
무선 센서 네트워크는 센서 노드 또는 모트(mote)라 불리는 소형 장치들로 이루어진 무선 네트워크이다. 최근 센서 네트워크에 대한 연구가 활발한 가운데 센서 네트워크에서의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 센서 노드 및 센서 네트워크 상의 정보를 안전하게 저장, 전송하기 위해서는 암호 알고리즘의 구현이 필요하며, 이 암호 알고리즘들은 센서 노드의 한정된 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 구현이 필수적이다. 센서 노드 상에서 이용될 수 있는 암호로는 TinyECC 등의 공개키 암호와 AES와 같은 표준 블록 암호가 있으나, 스트림 암호는 최근에서야 eSTREAM 프로젝트에서 표준화가 완료되어 아직 센서 노드상에서 사용 가능성이 명확하지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 eSTREAM의 2단계와 3단계에 채택되었던 10개 소프트웨어 기반 암호들 중 9개의 암호들을 MicaZ 모트 상에 구현하여 성능을 비교하고, 특히 최종적으로 eSTREAM에 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit을 포함한 6개 암호에 대해서는 MicaZ에 적합하도록 최적화하였다. 또한 참조 구현으로써 하드웨어용 스트림 암호 및 AES-CFB에 대한 실험 결과도 제시한다. 본 논문의 실험에 따르면, 대부분의 스트림 암호가 약 31Kbps - 406Kbps의 암호화 성능을 보임으로써 센서 노드에서 사용하기에 큰 무리가 없음을 확인할 수 있었다. 특히 최종적으로 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit의 경우 센서 노드에 적합한 128바이트 크기의 작은 패킷의 암호화에서 각각 406Kbps, 176Kbps, 121Kbps의 속도를 보여주고, 70KB, 14KB, 22KB의 ROM및 2811B, 799B, 755B의 RAM을 사용함으로써, 106Kbps의 속도를 보여준 소프트웨어 기반 AES에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.
최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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