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한국정보과학회 학술발표논문집

무아레 현상을 이용한 데이터 암호화

강혁, 이병래, 김태윤

Published Oct 1, 2001• 0 citations
OpenAlex

Abstract

본 논문은 물리학적 현상 중 무아레 현상을 이용해 통신 중에 사용되는 데이터를 암호화하는 방법을 제안한다. 먼저 무아레에 대한 기본적인 이론과 기존에 사용되어지는 데이터 암호화 기법에 대해 고찰하고 무아레 현상을 이용한 데이터 암호화를 제안하고 마지막으로 제안된 무아레 현상을 이용한 데이터 암호화와 기존에 사용되는 암호화 기법을 비교 문제점과 해결 방안을 제안한다.

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본 논문에서 위상변조와 푸리에 변환을 이용하여 이진 영상을 위한 새로운 암호화 방법을 제안한다. 복호를 위해서 제곱칙 특성을 이용한다. 키 영상은 랜덤 패턴의 위상변조와 그의 푸리에 변환으로 구해지며 입력 영상은 위상 변조된 랜덤 패턴과 위상 변조된 입력의 곱을 푸리에 변환함으로서 암호화된다. 암호화된 영상과 키 영상은 위상 정보만을 가지므로 일반 세기 검출기로는 복사나 위조가 불가능하며 복호는 키 영상에 의해서만 가능하다. 원 영상을 재생하기 위해, 키 영상과 암호화된 영상의 위상 마스크는 푸리에 변환 렌즈와 함께 각각 마흐-젠더 간섭계 경로에 따로 두며 출력 영상은 CCD 카메라에 세기 형태로 나타난다. 제안한 방법은 위상 변조기로 LCD를 사용하고 CCD 카메라의 특성을 이용하여 재생하므로 실시간 처리가 가능하다. 제안된 방법이 컴퓨터 모의 실험과 광학적 실험 결과 암호화 구조로서 우수한 성능을 갖음을 보여준다.

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가상 영상을 이용한 주파수 영역에서의 광학적 암호화 및 복호화 방법

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본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변화하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다. 하지만 위상 암호화 방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.

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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.

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최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하 게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성 을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자 오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호 기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.

융합보안논문지•Sep 1, 2019•0 citations
본 논문은 물리학적 현상 중 무아레 현상을 이용해 통신 중에 사용되는 데이터를 암호화하는 방법을 제안한다. 먼저 무아레에 대한 기본적인 이론과 기존에 사용되어지는 데이터 암호화 기법에 대해 고찰하고 무아레 현상을 이용한 데이터 암호화를 제안하고 마지막으로 제안된 무아레 현상을 이용한 데이터 암호화와 기존에 사용되는 암호화 기법을 비교 문제점과 해결 방안을 제안한다.
본 논문에서 위상변조와 푸리에 변환을 이용하여 이진 영상을 위한 새로운 암호화 방법을 제안한다. 복호를 위해서 제곱칙 특성을 이용한다. 키 영상은 랜덤 패턴의 위상변조와 그의 푸리에 변환으로 구해지며 입력 영상은 위상 변조된 랜덤 패턴과 위상 변조된 입력의 곱을 푸리에 변환함으로서 암호화된다. 암호화된 영상과 키 영상은 위상 정보만을 가지므로 일반 세기 검출기로는 복사나 위조가 불가능하며 복호는 키 영상에 의해서만 가능하다. 원 영상을 재생하기 위해, 키 영상과 암호화된 영상의 위상 마스크는 푸리에 변환 렌즈와 함께 각각 마흐-젠더 간섭계 경로에 따로 두며 출력 영상은 CCD 카메라에 세기 형태로 나타난다. 제안한 방법은 위상 변조기로 LCD를 사용하고 CCD 카메라의 특성을 이용하여 재생하므로 실시간 처리가 가능하다. 제안된 방법이 컴퓨터 모의 실험과 광학적 실험 결과 암호화 구조로서 우수한 성능을 갖음을 보여준다.
레이저를 이용한 다색 다단계 공명이온화의 원리와 선택적 광이온화의 특성을 고찰하고, 수은 원자에 이 방법을 적용한 선택적 광이온화에 대하여 연구하였다. 레이저의 특성을 이용하는 공명이온화 기술은 한 종류의 원소만을 선택적으로 광이온화시킬 수 있을 뿐만아니라 생성된 이온신호의 검지 능력을 크게 향상시킬 수 있다. 수은 원자에 이 방법을 적용하면 3색 3단계 이온화구도에서 한 종류의 원소를 선택적으로 광이온화시킬 수 있으며, 사용되는 레이저의 편광을 조합하여 이용하면 더 높은 선택도를 얻을 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변화하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다. 하지만 위상 암호화 방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
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.
불확정 전송은 암호화 프로토콜을 설계하기 위한 기본적인 도구로서 유용하게 쓰이는 서브 프로토콜이다. 서로간에 믿을 수 없는 두 상대 사이에 비밀 교환을 위한 프로토콜을 설계하는데 있어서 강력한 도구로 일반적인 암호화 프로토콜에서 비밀을 보장하면서 그것에 관련된 임의의 정보를 보내야 되는 경우 OT 프로토콜은 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 검증가능한 비대화형 불확정 전송을 제안한다.
최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하 게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성 을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자 오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호 기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.