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- 저자 : 한재승(JaeSeung Han) (검색결과 5 건)
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한재승(JaeSeung Han),안재훈(Jae-Hoon An),김영환(Young-Hwan Kim),박창원(Chang-Won Park) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
본 논문에서는 데이터 이중화 저장시스템의 장애발생으로 인한 백업서버 데이터 손실을 보호하기 위해 무 손실 실시간 데이터 이중화 시스템 설계방안을 제안한다. 이는 원본서버의 데이터와 백업서버의 데이터가 특정 시점 T에서 100% 일치하지 않는 비동기 방식을 동기방식으로 해결하기 위한 시스템 설계 제안으로, 원본서버의 데이터 생성과 동시에 실시간 데이터 백업을 목적으로 한다. 이를 위해 전송단계에서 필요한 가장 빠른 압축인 LZ4 압축 알고리즘을 기반으로 Intel AVX 명령어를 사용하여 보다 압축속도를 증진시켜 실시간 시스템을 구축한다. 또한 전송 중 보안위협으로부터 보호하기 위해 Key 전달 기법과 AES 암호화 알고리즘에 대해 기술한다.
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효과적인 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석 모델 설계방안
한재승(JaeSeung Han),심보연(Bo-Yeon Sim),임한섭(Han-Seop Lim),김주환(Ju-Hwan Kim),한동국(Dong-Guk Han) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.6
최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다. Recently, a deep learning-based non-profiling side-channel analysis was proposed. The deep learning-based non-profiling analysis is a technique that trains a neural network model for all guessed keys and then finds the correct secret key through the difference in the training metrics. As the performance of non-profiling analysis varies greatly depending on the neural network training model design, a correct model design criterion is required. This paper describes the two types of loss functions and eight labeling methods used in the training model design. It predicts the analysis performance of each labeling method in terms of non-profiling analysis and power consumption model. Considering the characteristics of non-profiling analysis and the HW (Hamming Weight) power consumption model is assumed, we predict that the learning model applying the HW label without One-hot encoding and the Correlation Optimization (CO) loss will have the best analysis performance. And we performed actual analysis on three data sets that are Subbytes operation part of AES-128 1 round. We verified our prediction by non-profiling analyzing two data sets with a total 16 of MLP-based model, which we describe.
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김영준,조기옥,한재승,조명진,Kim, Youngjun,Cho, Ki-Ok,Han, Jaeseung,Cho, Myungjin 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.12
본 논문에서는 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 활용한 3차원 QR 코드 생성 기술을 제안한다. 제안하는 기술에서는 2차원 QR 코드를 네 개의 면으로 나누어 각각의 면을 서로 다른 깊이에 배치한 뒤 깊이가 추가된 3차원 QR 코드를 합성조리개 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 사용하여 생성한다. 이 과정에서 3차원 영상 기술 중 하나인 집적 영상 기술을 사용한다. 마지막으로, 3차원 QR 코드를 집적영상을 이용하여 컴퓨터 재생을 한 뒤 각 면을 배치했던 깊이 부분에서 영상을 재생하고 조합하면 3차원 QR 코드를 읽을 수 있다. 따라서 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술이 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있음을 보이기 위하여 광학적 실험과 컴퓨터 재생을 수행하였다. 또한, 재생 깊이를 알고 있을 때, 3차원 QR 코드를 읽을 수 있음을 보였다. In this paper, we propose three-dimensional (3D) quick-response (QR) code generation technique using passive 3D integral imaging and computational integral imaging reconstruction technique. In our proposed method, we divide 2D QR code into 4 planes with different reconstruction depths and then we generate 3D QR code using synthetic aperture integral imaging and computational reconstruction. In this 3D QR code generation process, we use integral imaging which is one of 3D imaging technologies. Finally, 3D QR code can be scanned by reconstructing and merging 3D QR codes at 4 different planes with computational reconstruction. Therefore, the security level for QR code scanning may be enhanced when QR code is scanned. To show that our proposed method can improve the security level for QR code scanning, in this paper, we carry out the optical experiments and computational reconstruction. In addition, we show that 3D QR code can be scanned when reconstruction depths are known.
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