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| ↑↑ DGIST 정보통신융합전공 김용준 교수. |
| DGIST (총장 국양) 정보통신융합전공 김용준 교수팀은 암호 및 보안 시스템에 핵심적으로 사용되는 ‘최소 엔트로피(Minimum Entropy)’를 효율적이고 정확하게 추정하는 두 가지 알고리즘을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 알고리즘은 기존 암호학적 알고리즘에 정보이론과 기계학습 방법론을 접목한 새로운 알고리즘으로, 미국표준기술연구소(NIST)의 표준 알고리즘보다 500배 더 빠른 최소 엔트로피 추정이 가능해, 향후 정보 보호 및 보안의 중요성이 더욱 증대되는 4차 산업혁명 분야에 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
난수(亂數)는 암호 시스템의 핵심 구성 요소로, 난수의 무작위성이 암호 시스템의 보안 수준을 결정한다. 이런 난수의 무작위성을 정량화하기 위해 NIST는 ‘최소 엔트로피’ 추정을 통해 정량화할 것을 제안한다. 이 때, 최소 엔트로피는 특정 알고리즘을 적용해 결정하는데, NIST는 이러한 알고리즘의 표준으로 ‘압축 추정기(Compression Estimator)’를 채택하고 있다. 하지만 압축 추정기는 연산 복잡도가 높고, 추정 결과에 편향성이 존재하는 등 문제점이 있다.
이에 김용준 교수팀은 기존의 압축 추정기 보다도 계산 효율과 추정 정확도를 향상시킨 알고리즘을 개발했다.
김용준 DGIST 정보통신융합전공 교수는 “최소 엔트로피 추정 방법관련해서 NIST 표준 문서를 검토하던 중 정보이론과 기계학습의 방법론을 적용해 기존의 NIST 표준 알고리즘보다 연산 속도와 추정 정확도를 획기적으로 개선할 수 있는 방법을 생각하게됐다”며 “개발한 알고리즘이 기존 NIST 표준 알고리즘과 동일하게 정확할 뿐만 아니라 500배 빠른 추정이 가능한 만큼, 새롭게 개발한 알고리즘이 NIST의 표준 알고리즘으로 채택될 수 있도록 노력중이다”고 말했다.
이번 연구는 DGIST 정보통신융합전공 김용준 교수가 제 1저자로 참여했다. 연구 결과는 컴퓨터과학 및 이론 분야의 최우수 학술지인 ‘IEEE Transactions on Information Forensics and Security’에 4월 1일 온라인 게재됐다.
윤기영 기자
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