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한국통신학회지(정보와통신)

무선 센서 네트워크를 위한 물리계층 보안 기술연구

임상훈, 전형석, 최진호, 하정석

Published Jan 1, 2014• 0 citations
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Abstract

본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.

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무선 채널 특성을 이용한 비밀키 생성 기술 동향

백선엽

최근 안전한 무선 통신 시스템을 위하여 기존의 암호학적인 접근에서 벗어나 다양한 방식의 물리 계층 보안 기술이 제안되고 있다. 본고에서는 현재 사용되고 있는 암호학 기반의 키 생성 기술을 간략히 설명하고, 물리 계층 보안 기술 중 하나인 무선 채널 특성을 이용한 비밀키 생성 원리 및 기술 동향을 소개한다.

한국통신학회지(정보와통신)•Jan 1, 2014•0 citations

딥러닝 기반의 순방향 전파형 가중치 양자화 기법

주우정, Kang Sanggil

여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝은 뉴럴 네트워크의 은닉 계층을 늘려 깊은 네트 워크 구조를 형성할 수 있다. 이에 따라 복잡한 데이터를 쉽게 분류할 수 있으나, 가중치 수 증가로 인해 학습 연산량 및 메모리가 증가한다. 이처럼 많은 연산과 메모리가 필요한 딥러닝은 일반적으로 클라우드 상으로 학습하나, 클라우드는 사용자와의 통신상태가 원활해야 하며 서비스 비용에 대한 부 담감 및 개인정보 유출에 대한 위험성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 딥러닝을 임베디드 디바이스에 탑재해야 하며 온디바이스 탑재를 위한 네트워크 경량화가 필요하다. 경량화 기법으로는 프루닝 기법과 양자화 기법이 널리 사용되고 있으며 기존 양자화 기법은 비지도 학습 중 하나인 Kmeans를 사용하여 각 계층의 가중치들을 군집화하여 대푯값을 결정한다. K-means 기법에서 군집의 개수를 의미하는 K는 시행착오 방법을 통해 설정해야 하며 이에 따른 오버헤드가 발생한다. 또한, 기 존 양자화 기법은 네트워크 각 계층의 연결 관계를 무시한 채 독립적으로 양자화한다. 우리는 연산 오 버헤드 문제를 해결하기 위해 가중치들의 통계적 정보를 이용한 즉각적 가중치 양자화 기법을 제안하 고 네트워크 각 계층의 의존관계를 고려하여 순차 적으로 양자화함으로써 향상된 학습 성능을 보여준다.

•Jun 1, 2018•0 citations

모바일 네트워크를 위한 완전 보안 메시지 전송과 연결성

Sun Yung Ly

완전 보안 메시지 전송이란 정보 이론적으로 공격자가 메시지에 대한 정보를 전혀 획득할 수 없는 것을 말한다. 완전 보안 메시지 전송 프로토콜 구현에 필요한 최소 노드의 수를 네트워크 연결성이라 하고, 완전 보안메시지 전송 프로토콜과 네트워크 연결성 사이의 상호 작용에 대한 연구가 유선 네트워크 상에서 이루어졌다. 그러나 모바일 네트워크에서의 완전 보안 메시지 전송에 대한 연구는 이루어져 있지 않다. 본 논문에서는 n명의 이용자가 있는 모바일 네트워크를 n개의 노드를 갖는?Klogn?차수의 무향 그래프로 모델링하고(단, K=5.1774), 이 네트워크 모델 상에서 수행될 수 있는 완전 보안 메시지 전송 프로토콜을 제안하였다. 또, 제안된 프로토콜과 네트워크 연결성과의 상호 작용을 조사하였다. 그 결과, 전체 n명의 사용자, t 명의 공모된 공격자에 대하여 비잔틴 공격을 위한 연결의 수가 T=t?Klogn?로 되고, 완전 보안 메시지 전송에 최소 (2T+1)의 연결이 필요함을 증명하였다. 또, 모바일 네트워크에서의 연결성 (2T+1)은 유선 네트워크의 (2t+1) 연결보다 더 커야함을 증명하였다.

한국정보기술학회논문지•Jun 1, 2010•0 citations

협력중계 시스템에서의 물리계층 보안 기술

Hu Jin, 김준수

최근 물리계층 보안에 대한 관심이 높아지면서 이를 이동통신 시스템에 적용하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 또한 차세대 이동통신의 중요한 기술적 요소로 각광받고 있는 협력중계 기술을 기반으로 물리계층 보안을 극대화하기 위한 다양한 방식이 개발된 바 있다. 본고에서는 협력중계 시스템에서의 다양한 물리계층 보안 확보 기법을 소개하고 각각의 성능을 비교한다.

한국통신학회지(정보와통신)•Jan 1, 2014•0 citations

양자암호통신 집적화 모듈 기술

최중선, 고해신, 최병석 +2 more

본고에서는 미래 초고신뢰 및 최고 등급 보안 통신을 제공할 수 있는 양자암호통신 기술에서 집적화칩 형태의 양자키분배 송신부와 수신부 부품 및 모듈에 관한 최신 연구동향과 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 무선 양자암호통신을 위한 편광 부호화/복호화 집적화칩 및 모듈 기술 내용에 대해 기술한다. 양자암호통신 기술은 그 동안 시연 및 상용 시스템 개발이 진행되는 등 빠르게 발전하고 있다. 또한, 세계 각국은 2000년대 중반 이후로부터 협력을 통하거나 또는 독자적으로인 테스트베드 시스템 개발, 네트워크 구축 및 확장을 진행하고 있다. 이러한 발전에도 불구하고 양자암호통신 기술은 아직 널리 사용되지 않고 있으며 이는 범용적으로 사용되기 위한 주요 요구사항인 저가화, 소형화, 고성능, 대량 생산 가능한 기술 등이 아직 미비하기 때문이다. 이러한 요구조건을 만족할 수 있는 기술은 기존의 고가의 개별 벌크 광학 부품을 사용하지 않고 새로운 집적화칩 형태의 부품, 집적화 모듈 및 시스템을 개발하는 것이다. 본고에서는 유선과 무선 양자암호통신에서 집적화칩 및 부품과 집적화칩 기반 양자암호통신 송수신부 모듈 기술에 대한 최신 동향을 분석한다. 또한, 최근 한국전자통신연구원에서 연구된 무선 양자암호통신을 위해서 최초 제작된 평판형 광도파로 기반 4 ´ 1 편광부호화/복호화 칩 및 편광부호화칩을 이용한 무선 양자키분배기술에 대해서 소개한다.

한국통신학회지(정보와통신)•Jul 1, 2019•0 citations

결합변환 상관기의 위상특성을 이용한 광 암호화 시스템

박세준, 서동환, 김수중

본 논문에서는 전통적인 JTC와는 달리 입력평면을 주파수 영역으로 사용해서 JTC의 자기상관성분을 이용하여 원 영상을 재생할 수 있는 광 암호화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 푸리에변환과 역변환의 두 가지 처리과정을 거치지 않고 한 번의 푸리에 변환 과정을 거치는 구조로 JTC를 사용하기 때문에 출력평면에 나타나는 위상성분의 영향을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 결합입력평면의 구조에 따른 위상성분의 영향를 분석하고 해결책을 제시하였다. 원 영상은 무작위 위상영상과 곱해져 수치적인 방법으로 암호화되며 복소함수 값을 가지므로 기존의 광 보안 시스템이 가지는 장점을 그대로 가진다. 또한 한 번의 푸리에 변환만을 이용하고 JTC의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 이용하여 원 영상을 재생하므로 JTC를 이용한 실시간 처리에 보다 적합하다. 컴퓨터 모의실험과 광 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 시스템의 성능을 확인하였다.

전자공학회논문지-SD•Jun 1, 2003•0 citations
본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.
여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝은 뉴럴 네트워크의 은닉 계층을 늘려 깊은 네트 워크 구조를 형성할 수 있다. 이에 따라 복잡한 데이터를 쉽게 분류할 수 있으나, 가중치 수 증가로 인해 학습 연산량 및 메모리가 증가한다. 이처럼 많은 연산과 메모리가 필요한 딥러닝은 일반적으로 클라우드 상으로 학습하나, 클라우드는 사용자와의 통신상태가 원활해야 하며 서비스 비용에 대한 부 담감 및 개인정보 유출에 대한 위험성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 딥러닝을 임베디드 디바이스에 탑재해야 하며 온디바이스 탑재를 위한 네트워크 경량화가 필요하다. 경량화 기법으로는 프루닝 기법과 양자화 기법이 널리 사용되고 있으며 기존 양자화 기법은 비지도 학습 중 하나인 Kmeans를 사용하여 각 계층의 가중치들을 군집화하여 대푯값을 결정한다. K-means 기법에서 군집의 개수를 의미하는 K는 시행착오 방법을 통해 설정해야 하며 이에 따른 오버헤드가 발생한다. 또한, 기 존 양자화 기법은 네트워크 각 계층의 연결 관계를 무시한 채 독립적으로 양자화한다. 우리는 연산 오 버헤드 문제를 해결하기 위해 가중치들의 통계적 정보를 이용한 즉각적 가중치 양자화 기법을 제안하 고 네트워크 각 계층의 의존관계를 고려하여 순차 적으로 양자화함으로써 향상된 학습 성능을 보여준다.
완전 보안 메시지 전송이란 정보 이론적으로 공격자가 메시지에 대한 정보를 전혀 획득할 수 없는 것을 말한다. 완전 보안 메시지 전송 프로토콜 구현에 필요한 최소 노드의 수를 네트워크 연결성이라 하고, 완전 보안메시지 전송 프로토콜과 네트워크 연결성 사이의 상호 작용에 대한 연구가 유선 네트워크 상에서 이루어졌다. 그러나 모바일 네트워크에서의 완전 보안 메시지 전송에 대한 연구는 이루어져 있지 않다. 본 논문에서는 n명의 이용자가 있는 모바일 네트워크를 n개의 노드를 갖는?Klogn?차수의 무향 그래프로 모델링하고(단, K=5.1774), 이 네트워크 모델 상에서 수행될 수 있는 완전 보안 메시지 전송 프로토콜을 제안하였다. 또, 제안된 프로토콜과 네트워크 연결성과의 상호 작용을 조사하였다. 그 결과, 전체 n명의 사용자, t 명의 공모된 공격자에 대하여 비잔틴 공격을 위한 연결의 수가 T=t?Klogn?로 되고, 완전 보안 메시지 전송에 최소 (2T+1)의 연결이 필요함을 증명하였다. 또, 모바일 네트워크에서의 연결성 (2T+1)은 유선 네트워크의 (2t+1) 연결보다 더 커야함을 증명하였다.
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