• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.505-508
• /
• 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
• /
• 2020.05a
• /
• pp.224-227
• /
• 2020

현 식품 공급망은 중앙 집중화되어 있고, 투명하지 않으며 복잡한 시스템으로 인해 많은 문제점이 존재한다. 판매자는 싼값에 팔고 소비자는 비싼 값에 구매하는 문제가 지속적으로 대두되고 있으며 유통 과정에서 생기는 문제에 대한 책임 추적이 어렵다. 본 논문에서는 각 유통 단계에서 생성되는 IoT 센서 데이터를 블록체인 기술에 적용하며 이를 활용하는 방안에 대해 제안한다. 제안 모델을 통해 유동 과정과 데이터에 대한 신뢰성을 확보하고 제품의 원산지, 배송 과정, 보관 상태를 비롯한 유통 정보들을 추적할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.229-231
• /
• 2021

고전적인 인공 신경망을 암호 분야에 사용하기 위한 연구들이 이뤄지고 있으며 다양한 암호 관련 분야에서의 사용이 제안되었다. 더 나아가 최근에는 양자 컴퓨터의 연산속도 이점을 활용해서 고전적인 인공 신경망을 학습하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 양자컴퓨터의 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터에서 보여주지 못한 연산속도를 보여주었으며 앞으로의 잠재력이 기대되고 있다. 본 논문에서는 Quantum Neural Network (QNN)를 활용한 암호 연구 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.263-266
• /
• 2021

GPU 상에서의 효율적인 암호 구현을 위해서는 GPU 내부의 자원인 메모리와 명령어셋을 구현하고자 하는 암호 구조에 맞추어 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 Blowfish와 RC4를 최신 GPU 프로세서 상에서 최적 구현해 보고 성능을 저하시키는 요인들과 향상시키는 요인들을 비교 분석한다. 특히 파일암호화와 패스워드 크래킹에서 발생하는 암호화 구현 고려 사항에 대해 확인하며 해당 특징이 GPU 암호 구현 상에서 미치는 영향에 대해 확인해 보도록 한다. 마지막으로 앞에서 구현한 결과물의 성능을 저하시키는 요소에 대한 분석을 기반으로하여 높은 GPU 내성을 가지는 암호 설계를 위해 필요한 구조에 대해 확인해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.564-567
• /
• 2022

최근 딥러닝이 다양한 분야에서 활용됨에 따라 중앙 집중식 서버, 적대적 공격 그리고 데이터 부족 및 독점화와 같은 다양한 문제점이 발생하고 있다. 또한 연합학습을 수행할 경우, 클라이언트가 잘못된 기울기를 서버에 제공하거나 서버가 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제로 이어질 수 있다. 이와 같은 보안 취약점을 해결하기 위해 딥러닝에 블록체인을 결합하여 중앙 집중식 서버를 분산화하고 각 참여자 노드에게 인센티브를 줌으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 위와 같이 딥러닝의 문제점을 해결하기 위해 블록체인이 어떻게 적용되었는지 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.69-71
• /
• 2022

비트코인은 현재 가장 많이 사용하는 전자 화폐 거래 시스템으로, Proof-of-Work를 합의 알고리즘으로 사용한다. 이때 비트코인에 대한 다양한 공격기법들이 연구되었으며 대표적으로 Selfish Mining과 블록 보류 공격이 존재한다. 본 논문에서는 블록 보류 공격에 대한 방지 기법의 동향에 대해서 조사하였으며, 대표적으로 딥러닝, 평판 기반 블록체인, 게임 전략을 통한 방지 기법이 존재하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.261-262
• /
• 2022

최근 몇 년간 블록체인 기술은 빠르게 발전하여 많은 산업에 영향을 끼쳤다. 하지만 동시에 비트코인, 이더리움 등 블록체인 네트워크 내에서 많은 금융 범죄들이 발생하고 있다. 최근에는 이와 같은 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 블록체인 네트워크 내의 악성 노드를 탐지하는 기법에 대해 살펴본다. 대부분의 연구가 높은 정확도를 달성하였으며, 악성 노드뿐만 아니라 악성 노드가 수행한 사기 트랜잭션을 탐지하는 연구도 진행되고 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.240-242
• /
• 2022

양자 컴퓨터의 발전과 양자 알고리즘의 등장이 암호 시스템의 위협을 야기함에 따라 양자 알고리즘을 활용하여 기존 암호의 공격 비용을 추정하는 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 대칭키 암호에 자주 사용되던 Grover 암고리즘이 가진 단순 양자 완전 탐색의 한계를 보완하기 위하여 최근 Simon 기반의 알고리즘 관련 연구가 등장하였다. 본 논문에서는 두 가지 Simon 기반 알고리즘과 해당 알고리즘을 적용하여 단순한 구조의 암호 키를 복구한 사례에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.72-74
• /
• 2022

사물인터넷에 성능이 향상됨에 따라 사물인터넷에 사용되는 저사양 프로세서들의 보안도 주목받고 있다. 이에 따라, 저사양 프로세서 상에서 안전하고 효율적으로 동작하는 경량 암호에 대한 개발과 최적연구가 활발히 진행되고 있다. 경량 블록 암호 중 하나인 SIMECK은 경량 블록 암호인 SPECK과 SIMON의 이점만을 결합한 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 저사양 프로세서 상에서의 경량 블록암호 SIMECK 최적 구현 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.293-296
• /
• 2023

본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.