본 논문에서는 일회성 암호를 이용한 SIP UA와 서버 사이의 상호 인증 및 SDP 암호화 기법을 제안한다. 기존의 HTTP Digest 인증 기법의 취약성을 해결하기 위해 다양한 SIP 인증 기법이 연구되었지만, 여전히 취약성이 존재하거나 암호학적 연산량에 대한 부담이 존재한다. 제안 기술은 매 인증마다 해쉬함수를 사용하여 갱신되는 일회성 암호를 사용하여 복잡한 암호학적 연산을 필요로 하지 않으면서 효율적으로 사용자 인증을 수행한다. 또한 사용자 인증에 사용되는 일회성 암호를 통해 SIP 메시지의 무결성 검증 및 SDP 암/복호화를 수행하기 때문에 메시지 교환 과정에서 S/MIME, TLS 적용 시 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있다.
USB 메모리가 보편화됨에 따라 보안 USB 제품들이 일반화 되고 있다. 보안 USB는 장치 기반의 접근제어, 저장된 파일의 암호화 등 다양한 방식으로 데이터를 보호하고 있다. 따라서 포렌식 관점에서 분석자가 데이터에 접근하기 위해서는 많은 어려움이 존재하여 데이터 복호화가 필요하다. 본 논문에서는 보안이 적용된 이동식 저장 매체에 대한 취약성 검증을 위해 소프트웨어 방식의 데이터 암 복호화 기술을 연구하고 이에 대한 분석 메커니즘을 제안한다. 보안 메커니즘이 적용된 USB 저장장치를 대상으로 데이터 복호화를 위한 취약점 분석을 수행하였으며, 그 결과 암호화가 적용된 보안 USB 제품에 대해서 패스워드 없이 원본 파일을 추출할 수 있는 취약점이 존재함을 확인할 수 있었다.
전력 분석 공격이 소개되면서 다양한 대응법들이 제안되었고 그러한 대응법들 중 블록 암호의 경우, 암/복호화 연산도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 블록 암호의 마스킹 기법은 비선형 연산에 대한 비용이 가장 크며, 따라서 AES, ARIA, SEED의 경우 S-box에 대한 대응법을 효율적으로 설계해야만 한다. 하지만 기존의 AES, ARIA, SEED의 S-box에 대한 대응 방법은 마스킹 S-box 테이블을 사용하는 방법으로 하나의 S-box당 256 bytes의 RAM을 필수적으로 사용한다. 하지만 가용 RAM의 크기가 크지 않은 경량보안 디바이스에 이러한 기존의 대응법은 사용이 부적합하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 마스킹 S-box 테이블을 사용하지 않는 새로운 대응법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 대응 기법은 비용이 적은 ROM을 활용, RAM의 사용량을 줄일 뿐 아니라 마스킹 S-box 테이블 생성 시간을 소요하지 않으므로 축소 라운드마스킹 기법 적용 시 고속화도 가능하다.
Triple DES(Data Encryption Standard)는 DES의 안전성을 향상시키기 위하여 2번의 DES 암호화와 1번의 DES 복호화를 수행하는 국제 표준 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 Triple DES에서 수행되는 각각의 DES 알고리즘 중 마지막 라운드를 실행시키지 않도록 오류를 주입함으로써 비밀키를 찾아내는 차분 오류 분석(Differential Fault Analysis, DFA)공격을 제안한다. 제안한 공격 방법을 이용하여 시뮬레이션 결과, 9개 정도의 정상-오류 암호문 쌍을 얻을 수 있으면 $2^{24}$번의 비밀 키 전탐색을 통해 3개의 비밀키를 모두 찾을 수 있었다. 또한, ATmega128 칩에 Triple DES 암호 알고리즘을 실제로 구현하고 레이저를 이용한 오류를 주입함으로써 제안 공격이 오류 주입 대응책이 적용되지 않은 범용 마이크로프로세서 칩에 적용 가능함을 검증하였다.
전력분석 공격이 소개되면서 다양한 대응법들이 제안되었고 그러한 대응법들 중 블록 암호의 경우, 암/복호화 연산, 키 스케줄 연산 도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 블록 암호의 마스킹 기법은 비선형 연산에 대한 비용이 가장 크며, 따라서 AES의 경우 가장 많은 비용이 드는 연산은 S-box의 역원 연산이다. 이로 인해 마스킹 역원 연산에 대한 비용을 단축시키기 위해 다양한 대응법들이 제안되었고, 그 중 Zakeri의 방법은 복합체 위에서 정규 기저를 사용한 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 복합체 위에서의 마스킹 역원 연산 방식을 변형, 중복되는 곱셈을 발견함으로써 기존 Zakeri의 방법보다 총 게이트 수가 10.5% 절감될 수 있는 마스킹 역원 방법을 제안한다.
매년 수십만 개의 암호를 분실하거나 잊어버리면서 합법적인 소유자나 권한을 부여받은 법 집행 담당자가 필요한 정보를 사용할 수 없게 된다. 이러한 암호를 되찾기 위해 암호 해독(Password Cracking)이 사용된다. 암호 해독에 CPU 대신 GPU를 사용하면 복구 과정에서 필요한 많은 양의 계산을 신속하게 처리할 수 있다. 본 논문은 현재 가장 많이 사용되는 PDF 1.4 -1.6 버전의 암호 해독에 중점을 두고 CUDA를 사용하여 GPU에서 최적화한다. MD5 알고리즘의 불필요 연산 제거, RC4 알고리즘의 32비트 워드 통합 구현, 공유메모리 사용의 기법을 사용하였다. 또한 성능향상에 영향을 미치는 블록, 스레드 수 탐색을 위해 오토튠 기법을 사용하였다. 결과적으로 RTX 3060, RTX 3090 환경에서 블록 크기 65,536, 스레드 크기 96에서 31,460 kp/s(kilo passwords per second), 66,351 kp/s의 처리량을 보였으며, 기존 최고 처리량을 보여주는 해시캣의 처리량보다 각각 22.5%, 15.2%를 향상시켰다.
최근 개인정보보호를 목적으로 데이터를 암호화해 저장하고 보안에 초점을 맞춰 종단 간 암호화 등의 서비스를 제공하는 메신저들이 등장하면서 수사에 어려움을 겪고 있다. 이에 보안 메신저를 악용하는 범죄사례는 늘고 있지만, 보안 메신저에 대한 데이터 복호화 연구는 필요하다. Element 보안 메신저는 대화 참여자만 대화 이력을 확인할 수 있도록 종단 간 암호화 기능을 제공하고 있으나 이를 복호화하는 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 종단 간 암호화 기능을 제공하는 인스턴트 메신저 Element를 분석하고, 사용자의 패스워드 없이 Windows 자격 증명 관리자 서비스에 저장된 복호화키를 활용하여 암호화된 보안 채팅방의 이력을 평문으로 확인하는 방안을 제안한다. 또한, 디지털 포렌식 수사관점에서 유의미한 일반 및 보안 채팅 관련 아티팩트를 분석한 결과를 정리한다.
최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
GPU의 병렬 연산을 활용한 암호 분석 및 해독 기술은 암호 분석 시스템의 연산 시간을 단축하는 방향으로 연구되었다. 해당 연구들은 하나의 GPU에서 암호 분석 연산의 속도를 향상시키기 위해 코드를 최적화하거나 또는 단순히 GPU의 수를 늘려 병렬 연산을 강화하는 것에 집중되어 있다. 하지만 다량의 GPU를 데이터 전송에 대한 최적화 없이 사용하는 것은 하나의 GPU를 사용하는 것보다 더 긴 데이터 전송 지연 문제를 발생시키고, 암호 분석 시스템의 전체적인 연산 시간 증가를 야기한다. 이에, 본 논문은 딥러닝 또는 HPC 연구 분야의 GPU Clustering 환경에서 고성능 데이터 처리를 위해 활용되는 GPUDirect RDMA 및 관련 제반 기술들을 조사 및 분석한다. 그리고 해당 기술들을 활용한 고성능 암호 분석 시스템 설계 방법들을 제안한다. 더 나아가, 해당 설계를 기반으로 Password Cracking, GPU Reduction을 활용한 암호 분석 시스템 구현 방법에 대해 제시한다. 최종적으로, GPUDirect RDMA 기술 적용으로 구현된 암호 분석 시스템에 대해서 암호 분석 작업 성능 향상의 실증을 통해 제안한 시스템에 대한 기대효과를 제시한다.
양자 컴퓨터의 계산 능력을 고려하여 설계된 양자 내성 암호 NTRU는 수학적으로 안전한 암호 조건을 만족하지만 하드웨어 구현 과정에서는 전력 분석 공격과 같은 부채널 공격 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 NTRU의 복호화 과정 중 발생하는 전력 신호를 분석할 경우 개인 키가 노출될 가능성이 있음을 검증한다. 개인 키를 복구하는 데에는 단순 전력 분석 공격(Simple Power Analysis, SPA), 상관 전력 분석 공격(Correlation Power Analysis, CPA)과 차분 딥러닝 분석 공격(Differential Deep Learning Analysis, DDLA)을 모두 적용할 수 있었다. 이러한 전력 부채널 공격에 대응하기 위한 기본적인 대응책으로 셔플링 기법이 있으나 보다 효과적인 방법을 제안한다. 제안 방식은 인덱스별로 곱셈(multiplication)후 누산(accumulation)을 하는 것이 아니라 계수별로 누산 후 덧셈만 하도록 함으로써 곱셈 연산에 대한 전력 정보가 누출되지 않도록 하여 CPA 및 DDLA 공격을 방어할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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