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초록·키워드
최근 인공지능 기반 패턴 분석, 차원 감소 및 통계적 불균형을 활용한 공격 기법들이 제안되면서, 격자 기반 암호가 수학적 난해성만으로는 충분히 안전하지 않다는 문제가 제시되었다. 본 논문은 인공지능 기반 격자 암호 비밀키 복구 공격을 방지하기 위한 영관계 격자 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 격자 기반 암호화 과정에서 비밀키와 평문 인코딩에 맥클로린 급수 기반의 키드 다항 난독화 함수를 적용하여, 암호문에 남는 선형적인 흔적을 비선형 꼬임으로 변환한다. 난독화 계수는 각 키마다 비밀 파라미터 k에서 무작위로 유도되므로, 공격자가 관측하는 통계적 구조는 원래 비밀키 s가 아니라 난독화된 hallucination key s′ = f<sub>k</sub>(s)에 집중시킨다. 이를 통해 SALSA와 같은 트랜스포머 기반 학습 공격은 s 대신 s′에 수렴하며, 비밀 파라미터 k 없이는 s′으로부터 s를 효율적으로 추정하기 어렵게 만든다. 평문은 k에 의존하는 추가 마스킹을 통해 보호되므로, 암호문과 난독화된 비밀키가 노출되더라도 평문 보안성을 유지할 수 있다. 실험 결과, 제안 기법은 인공지능 기반 패턴 분석에 의한 비밀키 복구 성공률을 70 % 이상 낮추고, 차원 감소와 통계적 불균형을 이용하는 공격의 성능을 약화시켜 기존 격자 기반 암호의 기법 대비 향상된 보안성을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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