• 제목/요약/키워드: Hash Data

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A Novel Redundant Data Storage Algorithm Based on Minimum Spanning Tree and Quasi-randomized Matrix

  • Wang, Jun;Yi, Qiong;Chen, Yunfei;Wang, Yue
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권1호
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    • pp.227-247
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    • 2018
  • For intermittently connected wireless sensor networks deployed in hash environments, sensor nodes may fail due to internal or external reasons at any time. In the process of data collection and recovery, we need to speed up as much as possible so that all the sensory data can be restored by accessing as few survivors as possible. In this paper a novel redundant data storage algorithm based on minimum spanning tree and quasi-randomized matrix-QRNCDS is proposed. QRNCDS disseminates k source data packets to n sensor nodes in the network (n>k) according to the minimum spanning tree traversal mechanism. Every node stores only one encoded data packet in its storage which is the XOR result of the received source data packets in accordance with the quasi-randomized matrix theory. The algorithm adopts the minimum spanning tree traversal rule to reduce the complexity of the traversal message of the source packets. In order to solve the problem that some source packets cannot be restored if the random matrix is not full column rank, the semi-randomized network coding method is used in QRNCDS. Each source node only needs to store its own source data packet, and the storage nodes choose to receive or not. In the decoding phase, Gaussian Elimination and Belief Propagation are combined to improve the probability and efficiency of data decoding. As a result, part of the source data can be recovered in the case of semi-random matrix without full column rank. The simulation results show that QRNCDS has lower energy consumption, higher data collection efficiency, higher decoding efficiency, smaller data storage redundancy and larger network fault tolerance.

딥러닝 기반의 다중 클라우드 환경에서 빅 데이터의 안전성을 보장하기 위한 비대칭 데이터 저장 관리 기법 (Asymmetric data storage management scheme to ensure the safety of big data in multi-cloud environments based on deep learning)

  • 정윤수
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.211-216
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    • 2021
  • 분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

Performance Study of the Index-based Parallel Join

  • Jeong, Byeong-Soo;Edward Omiecinski
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제2권2호
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    • pp.87-109
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    • 1995
  • The index file has been used a access database records effectively. The join operation in a relational database system requires a large execution time, especially in the case of handling large size tables. If the indexes are available on the joining attributes for both relations involved in the join and the join selectivity is relatively small, we can improve the execution time of the join operation. In this paper. we investigate the performance trade-offs of parallel index-based join algorithms where different indexing schemes are used. We also present a comparison of our index-based parallel join algorithms with the hash-based parallel join algorithm.

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MD-계열에 기반한 새로운 해쉬 함수와 MAC에의 응용 (A new hash function based on MD-family and its application to the MAC)

  • 신상욱;류대현;이상진;이경현
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 1997년도 종합학술발표회논문집
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    • pp.91-100
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    • 1997
  • 암호학적으로 안전한 해쉬 함수는 디지털 서명, 메시지 인증, 키 유도와 같은 분야에서 중요한 암호 도구이다 현재까지 제안된 소프트웨어로 고속 수행이 가능한 해쉬 함수들의 대부분은 Rivest가 제안한 MD4의 설계 원리에 기반을 두고 있다. 이들 MD 계열 해쉬 함수 중에서 현재 안전하다고 알려진 전용 해쉬 함수는 SHA-1, RIPEMD-160, HAVAL 등이다. 본 논문에서는 이들 세 가지 해쉬 함수들의 장점에 기반하여 이들 함수들이 가지는 안전성을 최대한 유지하면서 보다 효율적인 새로운 해쉬 함수를 제안한다. 제안된 해쉬 함수는 임의 길이 메시지를 512비트 단위로 처리하여 160비트의 출력을 가지며, 입력 데이터에 의존한 순환이동(data-dependent rotation)의 특징을 가짐으로써 기존에 알려진 공격에 강인함을 보장한다. 또한 제안된 해쉬 함수를 이용한 메시지 인증 코드(Message Authentication Code:MAC) 구성 알고리즘을 제안한다 MAC은 두 번째 입력, 즉 비밀키를 가진 해쉬 함수로 keyed 해쉬 함수라고 하며, 메시지 출처 인증과 무결성 확인을 제공한다. 제안된 MAC은 최대 160-비트의 키를 사용하며 해쉬 결과보다 같거나 적은 MAC 결과를 가지며, 성능 면에서 사용되는 해쉬 함수에 비해 약 10% 정도의 저하를 초래한다.

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무선망 설계툴에서 3 차원 광선 추적법을 이용한 전파해석 방법 (Propagation Analysis Method in using 3D Ray Tracing Model in Wireless Cell Planning Software)

  • 신영일;정현민;이성춘
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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    • pp.251-255
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    • 2007
  • In this paper, propagation analysis method in using 3D Ray Tracing propagation model in wireless cell planning is proposed. Through 3D Ray Tracing model, we can predict the distribution of propagation loss of the received signal. For correct and a low complex analysis, Quad Tree and Pre-Ordering and Hash Function algorithms are included in 3D Ray Tracing algorithm. And 3D Ray Tracing model is embodied in CellTREK that is developed by KT and used to plan Wibro system analysis. In CellTREK, propagation analysis is performed and that result is represented in 3D viewer. In numerical results, it is showed that the proposed scheme outperforms Modified HATA model when comparing with measurement data.

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무선 센서 네트워크의 데이터 보안을 위한 에너지 효율적인 해시 알고리즘 (An Energy-Efficient Hash Algorithm for Data Security in Wireless Sensor Networks)

  • 이윤정;박준호;성동욱;유재수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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    • pp.260-261
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    • 2012
  • 스마트 환경에 관심이 높아지면서 무선 센서 네트워크를 이용한 유비쿼터스 시스템을 실생활에 활용하려는 노력이 이어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 무선 통신으로 정보를 수집하기 때문에 실생활에 적용할 경우 사생활 정보가 유출될 가능성을 가진다. 본 논문은 데이터 전송 과정에서 데이터가 유출되었을 때, 원본 데이터로의 해독을 어렵게 하는 해시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단 방향 해시 함수인 MD5를 변형한 TinyMD5를 이용하여 데이터를 변환하고, MD5를 변형하면서 발생하는 해시 값 충돌 문제를 해결할 수 있는 기법을 추가하였다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존의 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 평가하였다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘은 통신 에너지를 기존 알고리즘의 평균 29%만을 소모하였다.

HBR-tree : 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 인덱싱 기법 (HBR-tree : An Efficient Current Location Data Indexing Mechanism for Location Based Services)

  • 윤재관;홍동숙;한기준
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.11-16
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    • 2004
  • 최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

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Key Recovery Attacks on HMAC with Reduced-Round AES

  • Ryu, Ga-Yeon;Hong, Deukjo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.57-66
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    • 2018
  • It is known that a single-key and a related-key attacks on AES-128 are possible for at most 7 and 8 rounds, respectively. The security of CMAC, a typical block-cipher-based MAC algorithm, has very high possibility of inheriting the security of the underlying block cipher. Since the attacks on the underlying block cipher can be applied directly to the first block of CMAC, the current security margin is not sufficient compared to what the designers of AES claimed. In this paper, we consider HMAC-DM-AES-128 as an alternative to CMAC-AES-128 and analyze its security for reduced rounds of AES-128. For 2-round AES-128, HMAC-DM-AES-128 requires the precomputation phase time complexity of $2^{97}$ AES, the online phase time complexity of $2^{98.68}$ AES and the data complexity of $2^{98}$ blocks. Our work is meaningful in the point that it is the first security analysis of MAC based on hash modes of AES.

MapReduce와 시공간 데이터를 이용한 빅 데이터 크기의 이동객체 갱신 횟수 감소 기법 (Update Frequency Reducing Method of Spatio-Temporal Big Data based on MapReduce)

  • 최용권;백성하;김경배;배해영
    • Spatial Information Research
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    • 제20권2호
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    • pp.137-153
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    • 2012
  • 지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.

샤드 기반 프라이빗 블록체인 환경에서 데이터 프라이버시 개선을 위한 매트릭스 문자 재배치 기법 (Matrix Character Relocation Technique for Improving Data Privacy in Shard-Based Private Blockchain Environments)

  • 이열국;서중원;박수용
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권2호
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    • pp.51-58
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    • 2022
  • 블록체인 기술은 블록체인 네트워크에 참여하는 사용자의 데이터가 분산 처리되어 저장되는 시스템이다. 비트코인과 이더리움을 필두로 세계적으로 관심을 받고 있으며, 블록체인의 활용성은 무궁무진한 것으로 예측되고 있다. 하지만 블록체인의 모든 데이터를 네트워크 참여자에게 공개하는 투명성으로 인해 블록체인 데이터 프라이버시 보호에 대한 필요성이 개인정보를 처리하는 각종 금융, 의료, 부동산 분야에서 떠오르고 있다. 기존 블록체인 데이터 프라이버시 보호를 위해서 스마트 컨트랙트, 동형암호화, 암호학 키 방식을 사용하는 연구들이 주를 이루었으나, 본 논문에서는 기존의 논문들과 차별화된 매트릭스 문자 재배치 기법을 사용한 데이터 프라이버시 보호를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 접근방안은 원본 데이터를 매트릭스 문자 재배치 하는 방법, 배치된 데이터를 다시 원본으로 되돌리는 방법, 크게 두 가지로 구성이 되어있다. 정성적인 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 접근방안의 안전성을 평가하였으며, 매트릭스 문자 재배치가 적용된 데이터를 원본 데이터로 되돌릴 때 걸리는 시간을 측정하여 프라이빗 블록체인 환경에서도 충분히 적용이 가능할 것이라는 것을 증명하였다.