• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1131-1139
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• 2016

레지스트리 하이브 파일 구조에서 sk(security key) 셀은 레지스트리 키에 대한 접근제한 기능을 제공한다. 따라서 sk 셀에 대한 악의적인 변조가 이루어진 하이브 파일이 사용된다면 공격자는 레지스트리의 비밀 정보를 알아내거나 이벤트 로그 감사정책, 휴지통, 프리패치 생성여부와 같은 보안과 관련된 설정을 조작할 수 있다. 본 논문은 하이브 파일을 셀 단위로 변조하여 레지스트리 키의 접근제한 속성을 조작할 수 있는 유효한 방법을 제시한다. 그리고 이러한 조작으로 인해 일어날 수 있는 보안 측면의 문제점과 의도적으로 변조된 하이브 파일에 남아 있을 수 있는 흔적에 대해 논의한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1059-1070
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• 2018

블록암호 Zorro는 AES와 비슷한 연산과정을 거치나 S-box 개수를 줄여 부채널 공격에 대비한 마스킹을 구현 비용을 줄일 수 있게 설계되었다. 하지만 마스터키를 라운드키로 그대로 사용하기 때문에 연관키 차분공격 관점에서 취약하다. 본 논문에서는 Zorro의 연관키 차분특성을 이용해 키 복구 공격을 보인다. 또한 안전성이 증명된 12가지의 PGV 모델을 Zorro를 기반으로 할 때 블록암호의 연관키 차분 특성이 해시함수 충돌쌍 공격에 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고 실제 충돌쌍을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.607-615
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• 2022

SITM (See-In-The-Middle) 공격은 부채널 정보를 활용한 차분 분석 기법 중 하나로, CHES 2020에서 제안되었다. 이 기법은 부분적으로 부채널 마스킹이 적용된 블록암호에서 부채널 마스킹이 적용되지 않은 중간 라운드의 전력 파형을 이용해 차분 분석을 진행한다. 블록암호 GIFT는 CHES 2017에 제안된 경량암호로, 블록암호 PRESENT에서 발견된 취약점을 보완하고 더욱 효율적인 구현이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 부분 마스킹이 적용된 GIFT-128에 대한 SITM 공격을 제안한다. 이 공격은 4-라운드와 6-라운드 부분 마스킹이 적용된 GIFT-128을 공격대상으로 하며, 공격에 필요한 시간/데이터 복잡도는 각각 2^14.01 /2^14.01, 2¹⁶ /2¹⁶ 이다. 본 논문에서는 SITM 공격에서 사용 가능한 마스터키 복구 논리를 비교하여, 상황에 따라 더욱 효율적인 논리를 선택하는 기준을 성립한다. 마지막으로, NIST 표준 경량암호 공모사업 최종 후보 중 하나인 GIFT-COFB에 해당 공격을 적용하는 방안을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.155-162
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• 2022

CHES 2020에서 제안된 SITM (See-In-The-Middle) 공격은 차분 분석과 부채널 분석이 조합된 분석 기법의 일종으로 SNR (Signal-to-Noise Ratio)이 낮은 열악한 환경에서도 적용할 수 있다. 이 공격은 부분 1차 또는 고차 마스킹으로 구현된 블록암호를 공격대상으로 하여, 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 취약점을 이용한다. 블록암호 PRESENT는 CHES 2007에 제안된 경량 블록암호로, 저전력 환경에서 효율적으로 구현 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 차분 패턴들을 이용하여 14-라운드 부분 마스킹으로 구현된 PRESENT에 대한 SITM 공격을 제안한다. 기존 공격은 4-라운드 부분 마스킹 구현된 PRESENT에 적용 가능했지만 본 공격은 더 많이 마스킹된 구현에도 유효하며, 이는 PRESENT가 본 공격에 내성을 가지기 위해서는 16-라운드 이상의 부분 마스킹이 필요함을 보인다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.64.3-65
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• 2021

인공지능 기계학습에 의한 한문고전 자동번역기는 승정원일기 뿐만 아니라, 한국 고문헌 중 천문 기록에 특화되어 한자로 된 천문 고전을 한글로 번역해 서비스하고 있다. 한국천문연구원은 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 이 자동 번역기 개발을 완료한 것이다. 이 번역기의 개발 목적은 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동 번역하는 것이며, 이 연구는 현재 번역기 운용 현황을 서비스 별로 분석하고자 한다. 자동 번역관련 서비스는 크게 3가지이다. 첫째, 누구나 웹 접속을 통해 사용 가능한 한문고전 자동번역 대국민 서비스이다. 1년간 자체 시험을 거쳐 2021년 1월 12일 시험판을 오픈하여 운용 중에 있다. 둘째, 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델 등을 관리할 수 있는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼 서비스이다. 대국민 서비스와 함께 클라우드 기반으로 서비스되며, 한국고전번역원이 관리를 담당한다. 셋째, 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 활용이 가능한 천문고전 자동번역 서비스이다. 서비스 현황 분석은 기관별 관리 서비스에 해당되는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼에서 집계하여 제공하는 대시보드의 통계 기능을 활용한다. 각 서비스별 문장과 파일 번역 이용 건수, 번역 속도, 평균 자수 뿐만 아니라, 번역 모델 프로필에 따른 이용률 분석이 가능하다. 이에 따른 주요 분석 중 하나인 올해 전체 번역 이용 건수는 한 해 각 기관의 평균 방문자수 대비 87% 성과 목표에 해당되는 약 38만 건에 근접할 것으로 예측된다. 이 자동 번역기는 원문 해독 시간을 단축시키는 효과와 함께 미번역 천문 고문헌의 활용성을 높여 다양한 연구에 기여할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.