• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.193-200
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• 2023

암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.4203-4225
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• 2014

Fuzzy identity-based cryptography introduces the threshold structure into identity-based cryptography, changes the receiver of a ciphertext from exact one to dynamic many, makes a cryptographic scheme more efficient and flexible. In this paper, we propose the first fuzzy identity-based signcryption scheme in lattice-based cryptography. Firstly, we give a fuzzy identity-based signcryption scheme that is indistinguishable against chosen plaintext attack under selective identity model. Then we apply Fujisaki-Okamoto method to obtain a fuzzy identity-based signcryption scheme that is indistinguishable against adaptive chosen ciphertext attack under selective identity model. Thirdly, we prove our scheme is existentially unforgeable against chosen message attack under selective identity model. As far as we know, our scheme is the first fuzzy identity-based signcryption scheme that is secure even in the quantum environment.