암호시스템 보안수준 빠르게 정확히 추정할 수 있는 새로운 알고리즘 개발

국내 연구팀이 암호시스템 보안 수준을 빠르고 정확하게 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했다. 정보 보안 및 보안 분야 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.

대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양)은 김용준 정보통신융합전공 교수팀이 암호 및 보안시스템에 핵심적으로 사용되는 '최소 엔트로피(Minimum Entropy)'를 효율적으로 정확하게 추정하는 두 가지 알고리즘을 개발했다고 3일 밝혔다.

암호시스템 보안수준을 빠르고 정확하게 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한 김용준 DGIST 정보통신융합전공 교수

기존 암호학적 알고리즘에 정보이론과 기계학습 방법론을 접목한 새로운 알고리즘으로 미국표준기술연구소(NIST) 표준 알고리즘보다 500배 더 빠른 '최소 엔트로피' 추정이 가능해 향후 정확한 보안이 요구되는 4차 산업혁명 분야에 다양하게 응용할 수 있을 전망이다.

특정한 배열 순서나 규칙을 가지지 않는 연속적인 임의의 수인 '난수'는 암호시스템 핵심 구성 요소다. 난수 무작위성이 암호 시스템 보안 수준을 결정한다. 이러한 난수 무작위성을 정량화하기 위해 NIST는 '최소 엔트로피' 추정을 통해 정량화할 것을 제안한다.

정규분포를 따르는 데이터의 최소 엔트로피 추정 그래프. 정규분포를 따르는 데이터의 최소 엔트로피 추정 결과를 보면, 기존 압축 추정 알고리즘(Algo. 1) 대비 새롭게 제안된 알고리즘(Algo. 2, 3)가 정확한 것을 확인할 수 있다. 제안된 알고리즘(Algo. 2, 3)는 압축 추정 알고리즘 대비 500배 이상 빠른 속도로 최소 엔트로피를 추정한다.

이때 최소 엔트로피는 특정 알고리즘을 적용해 결정하는데 NIST는 이러한 알고리즘 표준으로 '압축 추정기'를 채택하고 있다. 하지만 압축 추정기는 연산 복잡도가 높고 추정 결과에 편향성이 존재하는 등 문제점이 있다.

김 교수팀은 기존 압축 추정기 보다 계산 효율과 추정 정확도를 향상시킨 알고리즘을 개발했다. 우선 기존 암호학적 알고리즘에 정보이론과 기계학습 방법론을 적용한 새로운 '최소 엔트로피' 추정 알고리즘은 추정 정확도를 유지하면서도 NIST 표준 알고리즘 대비 500배 이상 빠른 속도로 '최소 엔트로피' 추정이 가능하다. 또 데이터 샘플을 모두 저장하지 않고도 효율적으로 최소 엔트로피를 추정함으로써 편향성 문제를 개선할 수 있는 새로운 경량 추정 알고리즘도 함께 제안했다.

김용준 교수는 “개발한 알고리즘이 기존 NIST 표준 알고리즘과 동일하게 정확할 뿐만 아니라 500배 빠른 추정이 가능한 만큼, 새롭게 개발한 알고리즘이 NIST 표준 알고리즘으로 채택될 수 있도록 노력 중이다”라고 말했다.

대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com