• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.123-125
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• 2023

As deep learning has become an essential part of human lives, the requirement for Deep Learning as a Service (DLaaS) is growing. Since using remote cloud servers induces privacy concerns for users, a Fully Homomorphic Encryption (FHE) arises to protect users' sensitive data from a malicious attack in the cloud environment. However, the FHE cannot support several computations, including the most popular activation function, Rectified Linear Unit (ReLU). This paper analyzes several polynomial approximation methods for ReLU to utilize FHE in DLaaS.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.20 no.1
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• pp.116-130
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• 2024

In the Internet-of-Things (IoT) or blockchain-based network systems, secure keys may be stored in individual devices; thus, individual devices should protect data by performing secure operations on the data transmitted and received over networks. Typically, secure functions, such as a physical unclonable function (PUF) and fully homomorphic encryption (FHE), are useful for generating safe keys and distributing data in a network. However, to provide these functions in embedded devices for IoT or blockchain systems, proper inspection is required for designing and implementing embedded system-on-chip (SoC) modules through overhead and performance analysis. In this paper, a virtual platform (SoC VP) was developed that includes a secure key generation module with a PUF and FHE. The SoC VP platform was implemented using SystemC, which enables the execution and verification of various aspects of the secure key generation module at the electronic system level and analyzes the system-level execution time, memory footprint, and performance, such as randomness and uniqueness. We experimentally verified the secure key generation module, and estimated the execution of the PUF key and FHE encryption based on the unit time of each module.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.3
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• pp.477-487
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• 2017

Multiparty computation (MPC) is a computation technique where many participants provide their data and jointly compute operations to get a computation result. Earlier MPC protocols were mostly depended on communication between the users. Several schemes have been presented that mainly work by delegating operations to two non-colluding servers. Peter et al. propose a protocol that perfectly eliminates the need of users' participation during the whole computation process. However, the drawback of their scheme is the excessive dependence on the server communication. To cater this issue, we propose a protocol that reduce server communication overhead using the proxy re-encryption (PRE). Recently, some authors have put forward their efforts based on the PRE. However, these schemes do not achieve the desired goals and suffer from attacks that are based on the collusion between users and server. This paper, first presents a comprehensive analysis of the existing schemes and then proposes a secure and efficient MPC protocol. The proposed protocol completely eliminates the need of users' participation, incurs less communication overhead and does not need to solve the discrete logarithm problem (DLP) in order to get the computation results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.8 no.2
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• pp.504-523
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• 2014

This paper presents a multiple-watermarking scheme for copyright protection and the prevention of illegal copying of mobile 3D contents with low resolution. The proposed scheme embeds a unique watermark and a watermark certification authority (WCA) watermark into the spatial and encryption domains of a mobile 3D content based on the buyer-seller watermarking protocol. The seller generates a unique watermark and embeds it into the local maximum curvedness of a 3D object. After receiving the encrypted watermark from the WCA, the seller embeds it into the encrypted vertex data using an operator that satisfies the privacy homomorphic property. The proposed method was implemented using a mobile content tool, and the experimental results verify its capability in terms of copyright protection and the prevention of illegal copying.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.5
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• pp.107-111
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• 2006

We analyze Domingo-Feller's first privacy homomorphism scheme with known-plaintext attack As a result, it is possible to get the secret key if we blow two known plaintext-ciphertext pairs when modulus n is public, and three or more pairs are sufficient when modulus n is secret.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.505-508
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• 2022

딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.268-271
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• 2020

최근 동형암호에 대한 관심이 높아진 가운데, 이를 활용한 Cloud Computing 서비스를 구축하기 위한 시도가 이어지고 있다. 기존 동형암호 HW에 대한 연구는 수학적 기능 구현 자체에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 동형암호 CNN inference 모델 설계 과정에서 HW 구현 한계점과 bottleneck들을 수학적 기법이 아닌 HW 특징을 이용해서 극복하는 과정을 서술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.225-228
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• 2021

동형암호를 이용한 통계 분석은 기존의 개인정보보호 문제로 수행할 수 없었던 데이터에 대해서 통계분석이 가능하게 만든다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 사용되는 대표적 통계 수치인 평균, 분산, 왜도, 첨도를 병렬처리를 사용하여 구하는 방법을 제안한다. 또한, 연산이 비교적 제한적인 동형암호에서도 통계적 수치를 구하기 위하여 동형암호문끼리의 뺄셈, 나눗셈, 제곱근 연산을 제안한다. 이를 통해, 분산된 대용량 데이터에 대해서도 동형암호를 통해 다양한 통계 연산이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.313-314
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• 2021

최근 개인 정보 보호를 위해 주목 받고 있는 동형암호 알고리즘은 암호화된 상태로 덧셈과 곱셈 연산이 가능하여, 연산을 위한 복호화 과정 없이 데이터에 대한 가공이 가능하다. 따라서 이러한 동형암호 알고리즘이 개인 정보 보호를 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 특히 완전동형암호 알고리즘의 경우 덧셈과 곱셈 연산을 모두 지원하며, 유효 연산 횟수에도 제한이 없어 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 그러나, 완전동형암호 알고리즘의 경우 암호문의 크기가 평문대비 크게 증가하고, 다항식으로 구성된 암호문의 덧셈 및 곱셈 연산도 복잡하여 이에 대한 가속이 필요한 실정이다. 이에 FPGA 기반의 동형암호 가속기 개발이 많이 연구되고 있으며, 이를 통해 동형암호 연산의 특징을 이해하고 가속기 연구 동향을 알아보려 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.213-215
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• 2022

빅데이터, 인공지능, 클라우드 등의 기술이 발전함에 따라서 개인 정보나 중요 데이터가 많이 노출되고 있다. 동형암호는 암호화된 데이터에 대해서 직접 연산이 가능한 암호체계이다. 이러한 특성은 오늘날 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 매우 중요한 기술이지만, 많은 연산으로 인해 처리 시간이 오래 걸려 많이 사용되어 오고 있지 않다, GPU는 병렬 연산의 특성을 활용하여 CPU가 담당하는 작업을 훨씬 효율적으로 작업하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 동형 암호의 속도 향상을 위한 기법 연구 동향에 대해 알아본다.