잡음원(Noise source)의 안전성 평가에 사용되는 대표적인 표준으로는 미국 NIST의 SP 800-90B가 있다. 최근 SP 800-90B가 2차 안(Second Draft)으로 개정되면서 Non-IID 트랙의 최소 엔트로피 추정에 프레딕터(predictor)를 이용한 추정 방법이 새롭게 추가되었다. 프레딕터는 잡음원의 주기적인 특성을 검출하기에 용이하다고 알려져 있지만, 그 특성에 대한 구체적인 언급은 하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 프레딕터가 검출해낼 수 있는 잡음원의 주기적 특성을 명확히 밝히기 위한 실험을 진행한다. 먼저 주기적 성질을 갖는 잡음원에 대하여 Non-IID 트랙의 추정을 실시했을 때, 잡음원의 최소 엔트로피가 대체적으로 프레딕터보다는 Non-IID 트랙의 다른 추정 방법에 의해서 결정되고 있음을 실험적으로 확인한다. 다음으로 프레딕터를 이용한 추정법이 검출해낼 수 있는 주기적 특성을 밝혀내기 위한 다양한 실험 결과를 제시함으로써, 프레딕터 추정 방법의 의미와 그 역할을 실험적으로 규명한다.
본 논문에서는 양자난수발생기 Quantis의 후처리 과정에 대하여 암호학의 관점에서 실험을 통하여 안전성과 성능을 분석하였다. Quantis의 후처리 과정은 수학적 이론에 근거한 이진행렬-벡터 곱 연산을 통해 풀엔트로피(full-entropy)를 출력하도록 설계되었고, NIST SP 800-90B의 최소엔트로피(min-entropy) 추정 테스트를 이용하여 이를 검증하였다. 이진행렬-벡터 곱 연산에 최적화 기법을 사용함으로써 난수 생성 속도에 미치는 영향을 최소화하였음을 확인하고, NIST SP 800-90B에서 제시한 검증된 Conditioning과의 난수 출력 성능을 비교하였다. 또한, 미국 NIST와 독일 BSI의 난수발생기 표준 모델과 Quantis의 부합되는 요소와 아닌 요소를 구분하였다. Quantis를 암호학의 용도로 사용하고자할 경우, CMVP 기준에 적합하게 이용하기 위해 Quantis의 출력 데이터를 승인된 의사 난수발생기의 씨드로 사용하여 출력한 난수를 사용하는 것이 적절하다고 판단된다.
최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
Park, Seongmo;Choi, Byoung Gun;Kang, Taewook;Park, Kyunghwan;Kwon, Youngsu;Kim, Jongbum
ETRI Journal
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제42권4호
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pp.518-526
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2020
This paper presents an efficient hardware random-number generator based on a beta source. The proposed generator counts the values of "0" and "1" and provides a method to distinguish between pseudo-random and true random numbers by comparing them using simple cumulative operations. The random-number generator produces labeled data indicating whether the count value is a pseudo- or true random number according to its bit value based on the generated labeling data. The proposed method is verified using a system based on Verilog RTL coding and LabVIEW for hardware implementation. The generated random numbers were tested according to the NIST SP 800-22 and SP 800-90B standards, and they satisfied the test items specified in the standard. Furthermore, the hardware is efficient and can be used for security, artificial intelligence, and Internet of Things applications in real time.
진난수발생기(TRNG)의 통계적 난수성을 평가하는 대표적인 방법으로 미국 NIST의 SP 800-90B와 독일 BSI의 AIS.31을 들 수 있다. 본 논문에서는 현재 국제 표준화 작업이 진행 중인 독일 BSI의 AIS.31에 집중하여 세부 내용을 분석한다. AIS.31 문서에 나타나 있는 통계적 검정 방법들을 확률론적으로 면밀히 분석하여 각 통계량의 분포와 그 의미를 밝혀내고, 유의수준과 표본수열의 길이에 따른 검정 통과 기준을 제시함으로써 AIS.31을 일반화한 결과를 도출한다. 또한, AIS.31에서는 정확히 기술하고 있지 않은 검정의 반복 시행 결과들에 대해 신뢰구간 개념을 적용한 최종 통과 기준을 제안하고, 적절한 시뮬레이션을 통하여 본 논문의 분석 결과에 대한 유효성을 확인한다.
현대 암호 시스템과 암호모듈의 필수적 요소인 난수발생기의 안전성을 평가하는 방법으로 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법이 있다. 국외 주요 엔트로피 평가 방법은 소프트웨어 잡음원보다 하드웨어 잡음원에 적용하는 것이 더 적합하고, 소프트웨어 잡음원별 엔트로피에 대한 정량적인 평가의 어려움이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 잡음원의 특징을 고려하여 소프트웨어 잡음원에 적합한 엔트로피 평가 방법을 제안하고자 한다. 윈도우 운영체제의 소프트웨어 잡음원 중에서 시간 종속 잡음원을 분석 대상으로 선정하고, 각 잡음원의 특성을 고려하여 휴리스틱(heuristic) 분석과 실험적 분석을 진행한다. 이를 기반으로 하여 시간 종속 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법으로 잡음원 수집 방법과 최소 엔트로피 추정 방법을 제안한다. 그리고 미국 NIST의 SP 800-90B에 기술된 Conditioning Component에 제안하는 평가 방법을 활용하는 방법을 제시한다.
5세대 이후의 이동통신 기술은 초고속, 초연결, 초저지연 등을 요구하고 있다. 이 중, 안전한 초연결의 기술적 요구사항을 만족하기 위해서는 IoT 서비스의 말단에 해당하는 저사양 IoT 기기들도 고사양 서버와 동일한 수준의 보안 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 보안 기능을 수행하기 위하여 암호 알고리즘에서 필요한 정도의 안전성을 가진 암호키들이 요구되고, 암호키는 보통 암호학적 난수 발생기로부터 생성된다. 이때 난수 생성을 위해서는 좋은 잡음원들이 필요한데, 저사양 기기 환경 특성상 충분한 잡음원을 확보하기 어렵기 때문에 TRNG와 같은 하드웨어 난수 발생기를 사용한다. 이 논문에서는 방사성 동위원소의 붕괴를 예측할 수 없다는 양자의 특성을 기반으로 한 칩을 사용하였으며, 이 칩이 출력하는 신호를 기반으로 이진 비트열 형태의 엔트로피 소스를 얻는 여러 방법(TRNG)을 제시하였다. 또한, 각각의 TRNG에서 출력된 값의 엔트로피에 대해 NIST SP 800-90B 테스트를 이용하여 각 방법에 대한 엔트로피 양을 비교하였다.
다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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