• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.915-924
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• 2015

With growing popularity of cloud computing services, users can more easily manage massive amount of data by outsourcing them to the cloud, or more efficiently analyse large amount of data by leveraging IT infrastructure provided by the cloud. This, however, brings the security concerns of sensitive data. To provide data security, it is essential to encrypt sensitive data before uploading it to cloud computing services. Although data encryption helps provide data security, it negatively affects the performance of massive data analytics because it forbids the use of index and mathematical operation on encrypted data. Thus, in this paper, we propose a novel algorithm which enables to efficiently process a large amount of encrypted data. In particular, we propose a novel top-k processing algorithm on the massive amount of encrypted data in the cloud computing environments, and verify the performance of the proposed approach with real data experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5153-5170
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• 2016

The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.307-316
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• 2016

가역적 데이터 은닉은 원본 이미지에 미치는 영향 없이 임의의 데이터를 숨길 수 있는 기술이다. Zhang은 원본 영상을 암호화하고 암호화된 영상에 데이터를 은닉하는 방법을 제안하였다. 이 때 은닉된 데이터를 추출하기 위해서 먼저 암호화된 영상을 복호화하고, 복호화된 영상의 공간 상관 특성을 나타내는 섭동 함수(Fluctuation Function)를 이용한다. 본 논문에서는 은닉된 데이터를 추출 과정에서 발생하는 오류를 감소시키기 위한 섭동 함수를 제안하고 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1301-1313
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• 2012

최근에 개인정보 유 노출에 의한 프라이버시 침해로 인해 개인정보보호의 중요성은 나날이 증가하고 있으며, 이를 해소하기 위한 가장 효과적인 방안중의 하나로 데이터 암호화가 회자되고 있다. 그러나 현재의 데이터 암호화 방식은 시스템 성능 지연과 어플리케이션 변경 이슈로 인하여 실무에 보편화되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 최근에 화두가 되고 있는 데이터 암호화 관련 기술을 살펴보고, 어플리케이션 변경이 필요치 않는 Plug-In 방식의 데이터 암호화 솔루션으로 오라클 데이터베이스를 암호화할 때 성능에 미치는 영향을 실험하였다. 아울러 데이터 암호화시 데이터베이스 성능 저하 및 어플리케이션 변경을 최소화하는 데이터 암호화 기법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 분석하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.143-151
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• 2016

데이터 중복제거 기술은 클라우드 스토리지를 절약하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 평문데이터 중복제거 기술은 기본적으로 데이터의 기밀성을 유지하지 못하므로 암호데이터 중복제거 기술이 필요함은 당연하다. 본 논문은 키 발급 서버의 도움을 받는 암호데이터 중복제거 기술에 대해 연구하며 그 중 Bellare 등이 제안한 기법에 대한 분석 및 구현을 수행하였으며 키 발급 서버를 이용한 기술에 대한 효율성 측정을 위해 상용 클라우드 서비스 상에 Bellare 등이 제안한 기법과 평문 및 ConvergentEncryption에 대한 성능 측정을 수행하였다. 또한 상용 클라우드 서비스인 Dropbox 및 공개 클라우드 서비스 중 하나인 Openstack의 Swift상에 구현 및 효율성 측정을 수행함으로써 키 발급 서버를 이용한 암호데이터 중복제거 기술에 대한 범용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.243-253
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• 2005

인터넷에서 XML 데이타를 그대로 배포할 경우 모든 사용자가 배포된 XML 데이타를 아무 제약 없이 액세스할 수 있어, XML 데이타 제공자의 프라이버시가 보장되지 않는다. 따라서, 배포된 XML 데이타에 대해서 액세스를 통제할 수 있도록 암호화 기법을 사용하는 방법들이 최근에 제안되었다. 그러나, 이들 방법에서는 배포된 XML 데이타에 대한 질의 처리 성능이 충분히 논의되지 않았다 질의 처리기는 암호화된 XML 데이타를 복호화하기 전까지 XML 데이타의 실제 내용을 알 수 없으며, 이로 인해 질의 결과를 포함하지 않은 부분까지도 복호화해야 하는 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 암호화된 XML 데이타에 대한 효율적인 질의 처리를 위해 질의-인식 복호화(Query-aware decryption)라는 개념을 제안한다. 질의-인식 복호화란 암호화된 XML 데이타 중에서 질의 결과를 포함하는 부분만 복호화하는 방법이다. 이를 위해 XML 인덱스를 암호화하여 데이타와 함께 배포한다. 암호화된 XML 인덱스만을 복호화함으로써 암호화된 XML 데이타에서 질의 결과가 포함되어 있는 위치를 알아내어, 다른 암호화된 XML 데이타의 불필요한 복호화를 방지할 수 있다. 암호화된 XML 인덱스는 암호화된 XML 데이타에 비해 그 크기가 매우 작으므로 이를 복호화하는 비용은 암호화된 XML 데이타를 불필요하게 복호화하는데 낭비된 비용에 비해 매우 작다. 실험 결과는 질의-인식 복호화를 사용하는 질의 처리 방법이 기존의 방법에 비해 질의 처리 성능을 최대 6배까지 향상시킴을 보인다. 마지막으로, 암호화된 XML 인덱스로 인해 추가적인 보안 누출이 발생하지 않음을 정형적으로 증명한다.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권5호
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• pp.390-400
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• 2019

Encrypted images obtained through double random phase-encoding (DRPE) occupy considerable storage space. We propose efficient compression schemes to reduce the size of the encrypted data. In the proposed schemes, two state-of-art compression methods of JPEG and JP2K are applied to the quantized encrypted phase images obtained by combining the DRPE algorithm with the virtual photon counting imaging technique. We compute the nonlinear cross-correlation between the registered reference images and the compressed input images to verify the performance of the compression of double random phase-encoded images. We show quantitatively through experiments that considerable compression of the encrypted image data can be achieved while security and authentication factors are completely preserved.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.413-426
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• 2017

본 연구에서는 완전동형암호로 암호화된 데이터에 적용할 수 있는 가산기 및 다수개의 데이터를 가산할 때 적용할 수 있는 성능이 향상된 가산 방법을 제안한다. 제안 산술 가산기는 기존의 하드웨어 기반의 산술 가산기 중 최적 회로단계(level)를 가지는 Kogge-Stone Adder 방법을 기반으로 하며, 완전동형암호가 제공하는 암호학적 SIMD(Single Instruction for Multiple Data) 기법을 적용하기에 적합하게 설계되었다. 제안한 다수 가산 방법은 완벽한 가산 결과를 보장하는 Kogge-Stone Adder를 반복적으로 사용하여 다수개의 데이터를 가산하지 않고, 3개 이상의 수를 더해야 할 경우, Full-Adder를 이용하여 3개의 수를 최종 C(Carry-out)과 논리합의 결과인 S(Sum) 의 두 개로 줄인다. 이러한 과정을 반복하여 최종적으로 두 개의 수를 더할 경우에만 Kogge-Stone Adder를 사용하여 가산하는 방법이다. 제안 방법은 더하고자 하는 데이터의 개수가 많아질수록 성능이 비약적으로 향상되었고, 이를 실험을 통해 검증한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1437-1457
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• 2016

데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.331-337
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• 2017

본 논문에서는 암호화된 이미지에서 Zhang의 가역적 데이터 은닉 기법을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 기법에서는 주변 픽셀의 평균값이 섭동함수로 사용되었고 모의실험 시 오류 성능이 저하됨을 확인되었다. 제안하는 시스템에서는 비트 오류율을 줄이고자 섭동을 측정 할 때 주변 함수와의 차이의 합을 더하여 계산한다. 또한 경계 픽셀을 고려한 변동함수의 새로운 계산법을 제안한다. Zhang과 Hong의 시스템과 비교 시 제안 기법의 성능이 우수함을 모의실험을 통해 확인할 수 있다. 이 결과로부터 제안 시스템을 사용할 경우 오류 없이 정보를 더 전송할 수 있음을 확인할 수 있다.