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양자키분배와 IPSec을 결합한 네트워크 보안 장치 연구
이은주,손일권,심규석,이원혁,Lee, Eunjoo,Sohn, Ilkwon,Shim, Kyuseok,Lee, Wonhyuk 한국융합보안학회 2021 융합보안 논문지 Vol.21 No.3
현존하는 대부분의 인터넷 보안 프로토콜은 소인수분해 문제의 수학적 복잡도에 기초한 고전적인 암호화 알고리즘에 의존하고 있으나, 이러한 고전 알고리즘은 양자 컴퓨터의 공격에 취약하다고 알려져 있다. 최근 양자 컴퓨팅 기술이 비약적으로 발전하면서 기존 통신의 물리 및 네트워크 계층 보안을 위해 양자키분배 기술을 적용하는 것이 국제적으로 필수적인 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 성형 네트워크에 적용하기 위한 plug & play 방식의 양자키분배 장치를 제작하고, 생성된 양자키를 IPSec의 키 교환 과정에 이용함으로써 기존 IPSec 장치와 연동 실험한 결과를 보고하고자 한다. Most of the internet security protocols rely on classical algorithms based on the mathematical complexity of the integer factorization problem, which becomes vulnerable to a quantum computer. Recent progresses of quantum computing technologies have highlighted the need for applying quantum key distribution (QKD) on existing network protocols. We report the development and integration of a plug & play QKD device with a commercial IPSec device by replacing the session keys used in IPSec protocol with the quantum ones. We expect that this work paves the way for enhancing security of the star-type networks by implementing QKD with the end-to-end IP communication.
이혜환(Hyehwan Lee),심규석(Kyuseok Shim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C
허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이터베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이터와 허밍 질의를 시계열 데이터로 보고 시계열 데이터 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려한 균일 스케일링(Uniform Scaling)을 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDi music retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 원도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 효율적인 검색을 위해 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이 거리의 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였으며 실험을 통해 중심을 일치시킨된 균일 스케일링이 이전과 같은 검색 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.
아웃소싱 데이터베이스에서 집계 질의를 위한 효율적인 인증 기법
신종민(Jongmin Shin),심규석(Kyuseok Shim) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.7
아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이 거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다. Outsourcing databases is to offload storage and computationally intensive tasks to the third party server. Therefore, data owners can manage big data, and handle queries from clients, without building a costly infrastructure. However, because of the insecurity of network systems, the third-party server may be untrusted, thus the query results from the server may be tampered with. This problem has motivated significant research efforts on authenticating various queries such as range query, kNN query, function query, etc. Although aggregation queries play a key role in analyzing big data, authenticating aggregation queries has not been extensively studied, and the previous works are not efficient for data with high dimension or a large number of distinct values. In this paper, we propose the AMR-tree that is a data structure, applied to authenticate aggregation queries. We also propose an efficient proof construction method and a verification method with the AMR-tree. Furthermore, we validate the performance of the proposed algorithm by conducting various experiments through changing parameters such as the number of distinct values, the number of records, and the dimension of data.