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이동 Ad-Hoc 네트워크 환경에서 페어링 연산의 밀러 알고리듬에 대한 데이터 오류 공격
배기석(KiSeok Bae),손교용(GyoYong Sohn),박영호(YoungHo Park),문상재(SangJae Moon) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.2
최근 이동 ad hoc 네트워크에 적합한 ID 기반의 암호시스템 구현을 위해서 다양한 페어링 연산들이 사용되고 있으며, 밀러 알고리듬은 Weil, Tate, Ate 페어링 연산에서 가장 많이 사용되는 알고리듬이다. 본 논문에서는 Whelan과 Scott에 의해 제안된 밀러 알고리듬의 중간 값에 대한 오류 공격을 구체화하여 라운드 위치와 상관없이 적용할 수 있는 데이터 오류 주입 공격의 가능성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 공격 방법이 라운드 위치나 사용하는 좌표계와 관계없이 적용 가능하여 효과적이며 강력한 오류 주입 공격 방법임을 확인하였다. Recently, there has been introduced various types of pairing computations to implement ID based cryptosystem for mobile ad hoc network. The Miller algorithm is the most popular algorithm for the typical pairing computation such as Weil, Tate and Ate. In this paper, we analyze the feasibility of concrete data fault injection attack, which was proposed by Whelan and Scott, in terms of regardless of round positions during the execution of the Miller algorithm. As the simulation results, the proposed attack that can be employed to regardless of round positions and coordinate systems is effective and powerful.
아핀좌표를 사용하는 페어링 연산의 Miller 알고리듬에 대한 효과적인 오류주입공격
배기석(KiSeok Bae),박제훈(JeaHoon Park),손교용(Gyoyong Sohn),하재철(JaeCheol Ha),문상재(SangJae Moon) 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.3
ID 기반 암호시스템의 구현을 위한 Weil, Tate, Ate와 같은 페어링 연산 기법에서는 밀러 알고리듬이 사용된다. 본 연구에서는 밀러 알고리듬에 대한 오류 공격의 하나인 Mrabet의 방법을 분석하여 타원곡선을 표현하는 가장 기본적인 좌표계인 아핀좌표계에서의 효과적인 오류주입공격 방법을 제안하였다. 제안하는 오류주입공격은 밀러 알고리듬의 루프 횟수를 판별하는 분기 구문에 오류를 주입하는 모델이며, 실제 레이저 주입 실험을 수행하여 검증하였다. 이 모델은 기존의 루프 횟수 오류 기법에서 요구하였던 확률적인 분석을 생략할 수 있어 효과적이다. The Miller algorithm is employed in the typical pairing computation such as Weil, Tate and Ate for implementing ID based cryptosystem. By analyzing the Mrabet's attack that is one of fault attacks against the Miller algorithm, this paper presents an efficient fault attack in Affine coordinate system, it is the most basic coordinates for construction of elliptic curve. The proposed attack is the effective model of a count check fault attack, it is verified to work well by practical fault injection experiments and can omit the probabilistic analysis that is required in the previous counter fault model.
신동문 ( Dong Mun Shin ),정석호 ( Suk Ho Jung ),이경민 ( Gyeong Min Yi ),이동규 ( Dong Gyu Lee ),손교용 ( Sohn Gyoyong ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.
이경민 ( Gyeong Min Yi ),정석호 ( Sukho Jung ),( Dongmun Shin ),신동문 ( Ibrahim Musa Ishag Musa ),이동규 ( Dong Gyu Lee ),손교용 ( Gyoyong Sohn ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
트리기반 빈발 항목 집합 알고리즘들은 전체적으로 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 희소 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 반면에 배열기반 빈발 항목 집합 알고리즘은 희소 빈발 항목 집합에 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 밀집 및 희소 빈발 항목 집합 모두 효율적으로 빈발 항목 집합을 탐색 하고자 하는 시도가 있었으나 두 가지 종류의 알고리즘을 동시에 사용하므로 각각의 알고리즘을 사용할 정확한 기준 제시가 어렵고, 두 가지 알고리즘의 단점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하여 밀집 빈발 항목 집합 및 희소 빈발 항목 집합 모두에 대해 작은 메모리 공간을 사용하면서도 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색할 수 있는 CPFP-Tree라는 새로운 자료구조와 탐색 방법을 제안한다.
온라인 계층적 군집화 기법을 활용한 양방향 헬스케어 프레임워크
( Ibrahim Musa Ishag Musa ),정석호 ( Sukho Jung ),신동문 ( Dongmun Shin ),이경민 ( Gyeong Min Yi ),이동규 ( Dong Gyu Lee ),손교용 ( Gyoyong Sohn ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.
평균과 표준편차를 이용한 데이터분포 기반의 연관분류기법
정석호(Suk Ho Jung),신동문(Dong Mun Shin),이경민(Gyeong Min Yi),이동규(Dong Gyu Lee),손교용(Sohn GyoYong),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
분류 기법은 해킹 방지 시스템, 부도 예측, 마케팅 전략 활용 등 다양한 방면에서 활용 된다. 전통적인 분류 기법은 분류 모델을 생성 시 단일 속성만을 고려하여 얻는 특징이 있다. 최근에는 분류기법과 연관규칙의 특징을 결합한 연관 분류기법이 활발히 연구 되고 있다. 연관분류 기법은 최소 지지도와 신뢰도를 이용하여 후보자를 생성하고 분류기를 통해 규칙을 생성한다. 그러나 본 논문에서는 평균과 표준편차를 이용한 데이터분포 기반의 연관분류기법을 제안한다. 사용한 분포 값은 수치형 값인 분류 기준 값으로 나타낸다. 분류 기준 값은 생성된 규칙들의 분류 정도를 알 수 있다. 따라서 규칙들 간의 객관적인 비교가 가능하고 최악의 분류 규칙을 판별 할 수 있다. 가장 높은 분류 기준 값을 갖는 규칙은 데이터를 분류 하는데 가장 강한 연관성을 제공한다.