바이오인

I. 결과물 개요

II. 기술의 개념 및 내용

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

IV. 국내외 시장 동향 및 전망

V. 기대효과

 

◈본문

I. 결과물 개요

 

 

 본 과제에서는 정보보호의 기반이 되는 의사난수 알고리즘에 대한 안전성 분석ㆍ평가의 목적으로, 딥러닝 기술을 기반으로 의사난수생성 알고리즘을 근사화하는 Attention 및 Stack 구조를 갖는 LSTM 기반의 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 바탕으로 의사난수생성 알고리즘의 안전성 분석에 특화된 의사난수 지도학습, 의사난수값에서의 자동특징추출, 딥러닝 구조 설계 기술 및 역전파 학습 방법 등을 개발하여, 기존 수학 및 통계 기반의 의사난수 알고리즘 분석 기술의 한계를 극복하는 의사난수 안전성 분석 자동화 도구를 제시함

 

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

 

1. 기술의 특성 및 성능

 

 딥러닝 모델이 다양한 연속함수를 근사화하는데 탁월한 성능을 가지고 있음이 최근 여러 연구결과에서 입증되고 있으므로, 본 사업에서는 특별히, 의사난수생성 알고리즘을 근사화하는 Attention 및 Stack 구조를 갖는 LSTM 기반의 딥러닝 모델을 개발

 

 현재 IOT 기반의 각종 디바이스에서 사용되는 의사난수생성 알고리즘 분석에 수요가 있을 것으로 판단되며, 이러한 산업에 실제 적용이 가능한 딥러닝 플랫폼을 제시 

 

 기존 수학 및 통계 기반의 의사난수 값 분석기술과 딥러닝 기술을 효과적으로 결합하여 기존 의사난수생성 알고리즘의 안전성 분석 및 평가의 효율성을 높임과 동시에 기존의 의사난수 값 분석기술의 한계를 극복함으로써, 초연결 5G+ 시대의 통신 인프라에 활용 되는 의사난수생성 알고리즘에 대한 안전성 분석 도구로의 활용 및 현재 사용되고 있는 암호시스템의 보안 취약점에 대한 선제적인 대응이 가능할 것임 

 

2. 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황

 

 국내의 경우 대구경북과학기술원(DGIST)의 로봇전공소속 지능형 이미징 및 비전 시스템 연구실에서 관련 연구 프로젝트를 추진(의사난수 값 분석 딥신경망 플랫폼을 개발 중) 

 

 미국 MIT 및 스탠포드 대학에서 암호기술 연구가 매우 활성화되어 있으며, 특히 MIT는 프라이버시 문제 해결을 위해 암호기술 분야인 영지식 대화형 증명시스템과 비밀계산 기술을 기계학습 및 블록체인에 융합하는 연구 프로젝트를 진행 중에 있음

 

 최근 미국 및 중국 등의 연구그룹들이 푸리에 광학 기반기술을 이용하여 암호화된 데이터를 딥러닝 기법으로 분석하는 광암호체계 분석 기술에 대한 연구를 진행하고 있음