병렬 잡음원 기반 암호학적 난수발생기 설계 및 구현 = Design and Implementation of Cryptographic Random Number Generators Based on Parallel Noise Source

국문 초록 (Abstract)

암호학적 난수발생기는 진난수생성기와 의사난수발생기로 구성된다. 진난수생성기는 물리적 잡음원으로부터 엔트로피를 수집하여 예측 불가능한 난수를 생성한다. 의사난수발생기는 진난수생성기가 생성한 예측 불가능한 난수를 결정론적 알고리즘의 입력으로 사용해서 대량의 의사난수를 생성한다. 진난수생성기의 출력이 예측 불가능성을 갖기 위해서는 잡음원으로부터 충분한 엔트로피를 수집해야하기 때문에 많은 시간을 사용한다. 암호 시스템은 환경에 따라 많은 양의 난수를 사용하거나 자주 사용하는 경우가 있어 의사난수발생기의 출력인 대량의 의사난수를 사용한다.
즉, 암호 시스템은 진난수생성기가 사용하는 물리적 잡음원에 안전성을 기인하고, 의사난수발생기를 통해 필요한 만큼의 난수를 제공 받아 사용한다.
진난수생성기가 사용하는 물리적 잡음원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 양자난수생성기는 양자 현상을 물리적 잡음원으로 사용하여 양질의 난수를 생성하는 진난수생성기이다. 이미지센서의 광자의 shot noise를 물리적 잡음원으로 사용하면 양자난수생성기로 사용할 수 있다. 이미지센서를 물리적 잡음원으로 사용하는 양자난수생성기는 이미지센서를 구성하는 각 픽셀을 독립적인 잡음원으로 사용한다. 즉, 이미지센서 기반 진난수생성기는 대표적인 병렬 잡음원 기반 진난수생성기이다.
본 논문에서는 암호학적 난수발생기를 구성하는 진난수생성기와 의사난수발생기에 관한 연구 결과 제시한다. 진난수생성기 출력의 예측 불가능성을 향상하기 위해 병렬 잡음원인 이미지센서가 정상적으로 동작하는지를 실시간으로 확인하는 헬스테스트를 설계한다. 그 후 2021 CRYPTO에서 Y.Dodis가 제시한 효율적인 엔트로피 축적과정에 관한 연구를 이미지센서 기반 진난수생성기에 적용하기 위한 세부 메커니즘을 제안한다.
다음으로 경량 블록암호를 사용하는 경량 의사난수발생기를 구현하여 국제 표준 의사난수발생기와의 성능을 비교한다. 또한, GPU 병렬 구현을 통한 경량 의사난수발생기 고속구현 기법을 제시한다.
마지막으로 진행한 연구 결과를 경량 임베디드 보드인 NVIDIA Jetson Nano 보드에 구현하고 분석하여 진행한 연구 결과가 경량 환경에서도 적합함을 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The cryptographic random number generator consists of a true random number generator and a pseudo random number generator. The true random number generator collects entropy from a physical noise source and generates unpredictable random numbers. The pseudo-random generator generates a large number of pseudo-random numbers using the unpredictable random numbers generated by the true random number generator as input to the deterministic algorithm. It takes a lot of time to collect enough entropy from the noise source in order for the output of the true random number generator to be unpredictable. Cryptographic systems often use large amounts of random numbers depending on the environment, so the output of the pseudo-random generator should be used.
That is, the encryption system is guaranteed safety through a physical noise source used by the true random number generator, and a random number of the required length is provided through the pseudo-random number generator.
Research on the physical noise source used by the true random number generator is being actively conducted. A quantum random number generator is a true random number generator that uses quantum phenomena as a physical noise source to generate high-quality random numbers. If shot noise of photons in the image sensor is used as a physical noise source, it can be used as a quantum random number generator. A quantum random number generator using an image sensor as a physical noise source uses each pixel constituting the image sensor as an independent noise source. That is, the image sensor-based true random number generator is a representative parallel noise source-based true random number generator.
This paper presents the results of a study on the true random number generator and the pseudo random number generator constituting the cryptographic random number generator. To improve the unpredictability of the output of the true random number generator, we design a health test that checks in real time whether the image sensor, which is a parallel noise source, operates normally. We then propose a detailed mechanism for applying the study on the efficient entropy accumulation process presented by Y. Dodis at 2021 CRYPTO to the image sensor-based true random number generator.
Next, the performance of the international standard pseudo-random number generator is compared by implementing a lightweight pseudo-random number generator using a lightweight block password. In addition, we present a high-speed implementation technique for lightweight pseudo-random number generator through GPU parallel implementation.
Finally, the results of the research conducted by implementing and analyzing the results of the research on the NVIDIA Jetson Nano board, a lightweight embedded board, show that it is suitable for lightweight environments.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 병렬 잡음원 기반 헬스테스트 설계 및 분석 5
• 2.1 헬스테스트 개요 5
• 2.2 병렬 잡음원 기반 진난수생성기 6
• 2.3 헬스테스트 설계 기법 11
• 2.4 설계한 헬스테스트 분석 22
• 제3장 엔트로피 축적 과정 설계 및 분석 26
• 3.1 선행 연구 분석 26
• 3.2 엔트로피 축적 과정 적용 30
• 3.3 엔트로피 축적 과정 분석 36
• 제4장 경량 의사난수발생기 구현 43
• 4.1 CHAM 기반 의사난수발생기 44
• 4.2 경량 의사난수발생기 GPU 병렬 구현 49
• 제5장 결론 58
• 참고문헌 60
• Abstract 63