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Gohr의 Speck32/64 신경망 구분자에 대한 분석과 Simon32/64에의 응용
성효은,유현도,염용진,강주성,Seong, Hyoeun,Yoo, Hyeondo,Yeom, Yongjin,Kang, Ju-Sung 한국정보보호학회 2022 정보보호학회논문지 Vol.32 No.2
Aron Gohr proposed a cryptanalysis method based on deep learning technology for the lightweight block cipher Speck. This is a method that enables a chosen plaintext attack with higher accuracy than the classical differential cryptanalysis. In this paper, by using the probability distribution, we analyze the mechanism of such deep learning based cryptanalysis and propose the results applied to the lightweight block cipher Simon. In addition, we examine that the probability distributions of the predicted values of the neural networks within the cryptanalysis working processes are different depending upon the characteristics of round functions of Speck and Simon, and suggest a direction to improve the efficiency of the neural distinguisher which is the core technology of Aron Gohr's cryptanalysis.
다중 사용자 환경에서 효과적인 키 교환을 위한 GPU 기반의 NTRU 고속구현
성효은(Hyoeun Seong),김예원(Yewon Kim),염용진(Yongjin Yeom),강주성(Ju-Sung Kang) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.3
대규모 양자컴퓨팅 기술의 실현을 앞둔 현재 공개키 암호 시스템을 양자내성을 가진 암호 시스템으로 전환하는 것은 필수적이다. 미국 국립표준기술연구소 NIST는 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)를 표준화하기 위한 공모사업을 추진하고 있으며 인터넷 통신 보안에 주로 사용되는 TLS(Transport Layer Security) 프로토콜에 이러한 양자내성암호를 적용하기 위한 차원의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬화된 양자내성암호 NTRU를 활용하여 TLS 상에서 서버와 다수의 사용자가 세션키를 공유하기 위한 키 교환(key exchange) 시나리오를 제시한다. 또한, GPU를 이용하여 NTRU를 병렬화 및 연산을 고속화하는 방법을 제시하고 서버가 대규모 데이터를 처리해야 하는 환경에서 그 효율성을 분석한다. It is imperative to migrate the current public key cryptosystem to a quantum-resistance system ahead of the realization of large-scale quantum computing technology. The National Institute of Standards and Technology, NIST, is promoting a public standardization project for Post-Quantum Cryptography(PQC) and also many research efforts have been conducted to apply PQC to TLS(Transport Layer Security) protocols, which are used for Internet communication security. In this paper, we propose a scenario in which a server and multi-clients share session keys on TLS by using the parallelized NTRU which is PQC in the key exchange process. In addition, we propose a method of accelerating NTRU using GPU and analyze its efficiency in an environment where a server needs to process large-scale data simultaneously.