딥러닝 기반 S-Box 설계정보 분석 방법 연구

Vol. 30, No. 3, pp. 337-347, 6월. 2020
10.13089/JKIISC.2020.30.3.337, Full Text:
Keywords:
Abstract

CRYPTO 2019에 발표된 Gohr의 연구결과는 딥러닝 기술이 암호분석에 활용될 수 있음을 보여주었다. 본 논문 에서는 특정 구조를 가진 S-box를 딥러닝 기술이 식별할 수 있는지 실험한 결과를 제시한다. 이를 위해, 2가지 실 험을 수행하였다. 첫 번째로는, 경량암호 설계에 주로 사용하는   및      ,    ,   구조를 가진 S-box의 DDT 및 LAT로 학습 데이터를 구성하고 딥러닝 알고리즘으로 구조를 식별하는 실 험을 수행하여 구조는 물론 라운드까지 식별할 수 있었다. 두 번째로는   및      구조가 특정 라운드까 지 의사난수성을 보이는지에 대한 실험을 통해 이론적으로 제시된 라운드 수 보다 많은 라운드 수에서 한 함수와 구분할 수 있음을 확인하였다. 일반적으로, 군사용 등 고도의 기밀성 유지를 위해 사용되는 암호들은 공격이 나 해독을 근본적으로 차단하기 위해 설계정보를 공개하지 않는 것이 원칙이다. 본 논문에서 제시된 방법은 딥러닝 기술이 이처럼 공개되지 않은 설계정보를 분석하는 하나의 도구로 사용 가능하다는 것을 보여준다.

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Cite this article
[IEEE Style]
D. Kim, S. Kim, D. Hong, J. Sung and S. Hong, "An Study on the Analysis of Design Criteria for S-Box Based on Deep Learning," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 30, no. 3, pp. 337-347, 2020. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.3.337.

[ACM Style]
Dong-hoon Kim, Seonggyeom Kim, Deukjo Hong, Jaechul Sung, and Seokhie Hong. 2020. An Study on the Analysis of Design Criteria for S-Box Based on Deep Learning. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 30, 3, (2020), 337-347. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.3.337.