본 논문은 무선 환경에서의 향상된 경계 결정 기반의 Diffie-Hellman(DH) 키 일치 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 경계 결정을 통해 두 사용자간에 주고받는 메시지의 무결성과 안정성을 보장한다. 본 논문은 종래의 경계 결정 기반의 DH 키 일치 프로토콜의 비효율적이고 불안정적인 측면을 보완하여 교환되어야 할 메시지 수와 관리해야 할 파라미터 수를 줄였으며 2(7682(k/64)-64) 개의 XOR 연산을 절감하였다. 또한 DH 공개 정보의 안전한 재사용을 가능하게 함으로써 사용자의 개입을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 두 개의 선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)을 이용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 8 비트 초기 값을 임의로 설정한다. 그 다음, 설정된 초기 값을 이용하여 행과 열을 단계적으로 변화시켜 고품질의 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 생성된 수열을 이용하여 기저영상을 생성한다. 마지막으로 기저영상을 원 영상과 XOR 연산함으로서 암호화 수준이 높은 결과 영상을 얻는다. 히스토그램 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용한 영상 암호화법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 원 영상을 변환한다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 원 영상에 곱하여 2D CAT 영상 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
본 논문에서는 두 개의 선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)을 이용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저 8 비트 초기 값을 임의로 설정한다. 그 다음, 설정된 초기 값을 이용하여 행과 열을 단계적으로 변화시켜 고품질의 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 생성된 수열을 이용하여 기저영상을 생성한다. 마지막으로 기저영상을 원 영상과 XOR 연산함으로서 암호화 수준이 높은 결과 영상을 얻는다. 히스토그램 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
멀티캐스트에서의 패킷 인증은 다수의 수신자들을 대상으로 하기 때문에 기존의 공유키를 통한 인증이 어렵고 빈번한 서명의 사용은 과다한 연산 시간으로 실제 적용이 무의미하다. 또한 기존의 연구에서 TESLA는 네트워크 상황이 일정치 않은 상태에서 시간 동기화를 요구하거나, 해시기반의 인증 방법들은 과도한 패킷의 확장을 통한 전송 과부하를 유발하고 수신 측에 인증 처리를 위해 많은 버퍼와 지연 시간을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 해시 체인과 서명을 이용한 인증 방법에 XOR를 사용하여 복구 계층을 구성하고 손실된 패킷의 해시 체인을 복구함으로써 중첩된 해시의 사용으로 증가하는 패킷의 확장을 줄였으며, 수신 측에서 패킷을 수신 후 바로 인증을 확인할 수 있도록 하여 수신측의 버퍼와 계산의 부담을 줄였다. 이 방법은 또한 서명을 통한 복구 계층의 무결성을 보장하므로 부인 방지 기능을 지원한다.
IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 인터넷 기반으로 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 주목받고 있다. 그러나 기밀 데이터를 암호화한 후 저장하여도 암호화된 데이터는 클라우드 서버에 저장되기 때문에 기밀 정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 사용자가 기밀 데이터를 안전하게 제공받으면서 임의의 사용자가 기밀 정보를 불법적으로 악용하는 것을 예방하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 특정 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자가 서버로부터 인증을 제공받음으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.
본 연구는 클라이언트 단에서 메모리 조작의 취약점에 대응하기 위한 방법으로 이벤트 소싱 패턴과 블록체인을 활용한 방안을 제시하고자 한다. 해당 방안의 검증을 위해 메모리 조작 애플리케이션이 구동되는 방법을 분석하고 테스트 애플리케이션을 제작하여 메모리 조작 방지 방안을 적용했을 때 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 주요 데이터를 하나의 메모리에 저장하여 XOR 연산을 하는 방안보다 메모리의 사용량이 증가하였지만, 게임의 성능에 큰 영향을 주지 않으면서 메모리 조작 프로그램의 조작을 방지할 수 있었다.
암호 시스템을 구현할 경우 차분 전력 분석 공격법 등과 같은 부채널 공격법에 대한 안전성은 반드시 고려되어야 한다. 현재까지 부채널 공격법에 대한 다양한 방어 기법이 제안되었으며, 본 논문에서는 그러한 방어 기법 중의 하나인 마스킹 기법을 주로 다루게 된다. 특히 본 논문에서는 이러한 마스킹 기법의 구현에 수반되는 불 마스크와 산술 마스크 사이의 변환 문제에 대한 효율적인 해법을 제시한다. 새로 제안된 방법의 기본적인 아이디어는, ripple adder에 사용되는 carry 비트와 sum 비트를 계산하는 과정 중에 랜덤 비트를 삽입함으로써 공격자가 상기 비트들과 원 데이터 사이의 상관관계를 알아내지 못하게 하는 데에 있다. 새로 제안된 방법은 어떠한 여분의 메모리 사용 없이 단지 6n-5개의 XOR 게이트와 2n-2개의 AND 게이트만을 사용하여 n-비트 이진열에 대한 마스크 변환을 수행하며 변환 수행 시 3n-2 게이트 시간 지연을 필요로 한다. 새로 제안된 방법은 특히 비트 단위의 연산만을 사용하기 때문에 불 연산과 산술 연산을 동시에 사용하는 암호 알고리즘을 차분 전력 분석 공격에 안전하게 하드웨어로 구현하는 경우 효과적으로 사용될 수 있다. 예를 들어 본 논문은 새로 제안된 방법을 SEED 블록 암호 알고리즘의 안전한 구현에 적용하였으며 그 상세한 구현 결과는 본문에 제시된다.
유한체 GF($2^n$) 연산을 바탕으로 구성되는 암호시스템에서 유한체 곱셈의 효율적인 하드웨어 설계는 매우 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 유한체 곱셈기를 구성하기 위하여 삼항 기약다항식(Trinomial) $f(x)=x^n+x^k+1$의 모듈러 감산 연산 특징을 이용하였다. 또한 연산 수행 속도를 빠르게 개선하기 위해 하드웨어 구조를 기존의 Mastrovito 곱셈 방법과 유사하게 구성한다. 제안하는 곱셈기는 $n^2-k^2$ 개의 AND 게이트와 $n^2-k^2+2k-2$개의 XOR 게이트로 구성되므로 이는 기존의 $n^2$ AND게이트, $n^2-1$ XOR 게이트의 합 $2n^2-1$에서 $2k^2-2k+1$ 만큼의 공간 복잡도가 감소된 결과이다. 시간 복잡도는 기존의 $T_A+(1+{\lceil}{\log}_2(2n-k-1){\rceil})T_X$와 같거나 $1T_X$ 큰 값을 갖는다. 최고차 항이 100에서 1000 사이의 모든 기약다항식에 대해 시간복잡도는 같거나 $1T_X(10%{\sim}12.5%$)정도 증가하는데 비해 공간 복잡도는 최대 25% 까지 감소한다.
고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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