• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2292-2309
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• 2017

Ciphertext policy attribute-based encryption (CP-ABE) is a useful cryptographic technology for guaranteeing data confidentiality but also fine-grained access control. Typically, CP-ABE can be divided into two classes: small universe with polynomial attribute space and large universe with unbounded attribute space. Since the learning with errors over rings (R-LWE) assumption has characteristics of simple algebraic structure and simple calculations, based on R-LWE, we propose a small universe CP-ABE scheme to improve the efficiency of the scheme proposed by Zhang et al. (AsiaCCS 2012). On this basis, to achieve unbounded attribute space and improve the expression of attribute, we propose a large universe CP-ABE scheme with the help of a full-rank differences function. In this scheme, all polynomials in the R-LWE can be used as values of an attribute, and these values do not need to be enumerated at the setup phase. Different trapdoors are used to generate secret keys in the key generation and the security proof. Both proposed schemes are selectively secure in the standard model under R-LWE. Comparison with other schemes demonstrates that our schemes are simpler and more efficient. R-LWE can obtain greater efficiency, and unbounded attribute space means more flexibility, so our research is suitable in practices.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.736-741
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• 2022

격자 기반 암호화는 최악의 경우를 기반으로 한 강력한 보안, 비교적 효율적인 구현 및 단순성을 누리기 때문에 포스트 양자 암호화 방식 중 가장 실용적인 방식이다. 오류가 있는 링 학습(R-LWE)은 격자 기반 암호화(LBC)의 공개키암호화(Public Key Encryption: PKE) 방식이며, R-LWE의 가장 중요한 연산은 링의 모듈러 다항식 곱셈이다. 본 논문은 R-LWE 암호 시스템의 중간 보안 수준의 매개 변수 집합을 대상으로 하여 근사 컴퓨팅(Approximate Computing: AC) 기술을 기반으로 한 모듈러 곱셈기를 최적화하는 방법을 제안한다. 먼저 복잡한 로직을 간단하게 구현하는 방법으로 LUT을 사용하여 근사 곱셈 연산 중 일부의 연산 과정을 생략하고, 2의 보수 방법을 활용하여 입력 데이터의 값을 이진수로 변환 시 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 덧셈기의 개수를 절감하는 총 두 가지 방법을 제안한다. 제안된 LUT 기반의 모듈식 곱셈기는 기존 R-LWE 모듈식 곱셈기 대비 속도와 면적 모두 9%까지 줄어들었고, 2의 보수 방법을 적용한 모듈식 곱셈기는 면적을 40%까지 줄이고 속도는 2% 향상되는 것으로 나타났다. 마지막으로 이 두 방법을 모두 적용한 최적화된 모듈식 곱셈기의 면적은 기존대비 43%까지 감소하고 속도는 10%까지 감소하는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3911-3924
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• 2016

Compared to the classical cryptography, lattice-based cryptography is more secure, flexible and simple, and it is believed to be secure against quantum computers. In this paper, an efficient signature scheme is proposed from the ring learning with errors (R-LWE), which avoids sampling from discrete Gaussians and has the characteristics of the much simpler description etc. Then, the scheme is implemented in C/C++ and makes a comparison with the RSA signature scheme in detail. Additionally, a linearly homomorphic signature scheme without trapdoor is proposed from the R-LWE assumption. The security of the above two schemes are reducible to the worst-case hardness of shortest vectors on ideal lattices. The security analyses indicate the proposed schemes are unforgeable under chosen message attack model, and the efficiency analyses also show that the above schemes are much more efficient than other correlative signature schemes.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.157-166
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• 2024

LWE(learning with errors) 문제 기반의 공개키 암호는 기법 설계 및 파라미터 설정에 따라 복호화 실패율이 주어지는데, 높은 복호화 실패율은 실용성의 저하를 불러올뿐만 아니라 기법에 대한 공격으로 이어질 수 있음이 밝혀진 바 있다[1]. 따라서, KpqC 1차 라운드에 제안된 Ring-LWE 기반 KEM 기법인 TiGER[2]는 오류 보정 코드 (error correction code) Xef와 D2 인코딩 방법을 사용함으로써 복호화 실패율을 낮추고자 하였다. 그런데, Ring-LWE 문제에 기반한 암호화 기법 중 오류 보정 코드를 사용하는 기법의 경우 흔히 가정하는 각 비트 오류의 독립성이 성립하지 않음이 알려진 바 있다[3]. TiGER의 복호화 실패율 계산은 이를 고려하지 않은바, 본 논문에서는 오류 의존성을 고려하여 복호화 실패율을 다시 계산한다. 또한, TiGER(v2.0)의 비트 오류가 잘못 계산되었음을 발견하여 올바른 비트 오류 계산 식과 그에 따라 새로 계산한 복호화 실패율을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1329-1342
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• 2018

최근 양자 컴퓨터에 대한 개발이 활발히 진행되면서, 기존에 널리 사용되고 있는 RSA와 타원곡선 암호 알고리즘의 안전성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이에 대응하기 위하여 미국 표준기술연구원(NIST)은 양자 컴퓨팅 환경에서도 안전한 공개키 암호 기법에 대한 표준화 작업을 진행하고 있다. 대표적인 포스트 양자 암호(post-quantum cryptography, PQC) 기법으로는 격자기반 암호(lattice-based cryptography)가 있으며, NIST의 PQC 표준화 공모에도 다양한 격자기반 암호 기법들이 제안되었다. 이 중 EMBLEM은 기존의 LWE (learning with errors) 가정을 기반으로 하여 설계된 암호 기법들과는 달리, 더 직관적이고 효율적으로 암/복호화가 가능한 새로운 다중 비트 암호화 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 LWR(learning with rounding) 가정을 추가적으로 사용하여 더 효율적으로 동작하는 다중 비트 암호화 기법을 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 안전성을 증명하고, EMBLEM 및 R.EMBLEM과의 비교를 통해 효율성을 분석한다.