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SEEK은 프라이버시 보호 메시징에서 사용할 수 있는 실용적이고 효율적인 암호화 키워드 검색 프로토콜로, 동형 암호화와 2인 참여 계산(2PC)을 결합한다. SEEK는 메시지를 최소한의 중첩을 가진 암호문 조각으로 분할하고, 암호화된 키워드 트랩도어를 사용하여 동형적으로 상관관계를 분석하여 기존 기법 대비 최대 5.47배 빠른 연산 성능을 보인다.
시사점 SEEK은 암호화된 메시지에서 키워드 검색을 효율적으로 수행할 수 있어, 보안과 프라이버시를 유지하면서도 해악적인 메시지를 탐지하는 데 유용하다.
NP 문제에 대한 증거 암호화를 소수 순서의 순환 그룹을 사용하여 구축하였다. SAT 인스턴스 크기 n에 대해 암호화 알고리즘은 poly(n) 시간에 실행되며, 모든 만족할 수 있는 할당을 사용하여 poly(n) 시간에 복호화할 수 있다.
시사점 이 연구는 암호학적 프로토콜 설계에 새로운 접근법을 제시할 수 있다.
GAUGE는 다양한 적대자 비용 모델에서 암호 보안성을 함수로 표현하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 평가 결과, ML-KEM-512 대 AES-128의 순위 역전은 메모리 가격이 4-5% 상승할 때 발생하며, 8년간 격자-스리빙 비용이 연 9.79비트 증가하는 것으로 나타났다.
시사점 이 연구는 다양한 비용 모델 하에서 암호 알고리즘의 보안성을 비교할 수 있는 체계적 방법을 제공하여, 실무에서 보안 평가의 신뢰성을 높일 수 있다.
암호화 소프트웨어 검증 방법론을 제시하고 Rust와 Lean을 활용해 SymCrypt의 SHA-3, ML-KEM 등을 검증했다. 16.7KLOC의 Rust 코드에 대해 안전성, 패닉 방지, 기능적 정확성을 237KLOC의 Lean 개발로 입증했다.
시사점 암호화 라이브러리의 안전성과 유지보수성을 높이기 위해 Rust와 Lean 기반 검증 방법론을 도입할 수 있다.
연구팀은 대규모 유니버스에서 서브셋 예측 암호화(SPE)의 새로운 구조를 제안하고, 기존 SPE 구조의 한계를 극복한 IND-CCA 보안을 달성한 새로운 구현을 제시한다. 새로운 구조는 상수 크기의 암호문과 비밀 키를 가지며, 표준 subgroup decision 문제 하에서 선택적 보안을 달성한다.
시사점 이 연구는 대규모 유니버스에서의 서브셋 예측 암호화 구조를 개선하여 보안성을 향상시키며, 실무에서 암호화 기반 접근 제어 시스템의 설계에 참고가 될 수 있다.
클라우드 네이티브 및 미크로서비스 기반 시스템에서 전통적인 암호체계가 양자 컴퓨팅 위협에 노출되어 있다. 본 연구는 기존 코드 변경 없이 포스트 퀀텀 암호(PQC)를 투명하게 도입할 수 있는 PG-PQMES 프레임워크를 제안한다.
시사점 이 연구는 기존 시스템에 최소한의 영향을 주면서 PQC로의 전환을 가능하게 하여, 기업의 보안 전략 수립에 기여할 수 있다.
PixCrypt은 CKKS, BFV, BGV 암호 체계에서 캐시 검색과 계수 수준 연산을 활용하여 세부 암호화를 가속화하는 메커니즘을 제안한다. IND-CPA 보안을 유지하면서 암호화 속도를 최대 35배 향상시킨다.
시사점 PixCrypt은 FHE 기반의 프라이버시 보호 분석을 실용적으로 만들 수 있는 성능 향상 기법이다.
증후 해독 문제(SDP)의 이진 경우에 대한 새로운 다항식 모델을 제안하고, 이 모델의 계산 복잡도를 분석한다. 기존 다항식 모델보다 낮은 복잡도를 보인다.
시사점 이 연구는 코드 기반 암호체계의 보안성을 평가하는 데 기여할 수 있다.
라이트닝 네트워크의 오프체인 보안을 위해 후양자 암호 기반 확장(PQLN)을 제안한다. PQLN은 ML-DSA와 ML-KEM 기반의 격자 기반 표준을 사용하여 라이트닝의 모든 보안 표면을 보호한다.
시사점 라이트닝 네트워크는 후양자 암호 기반 확장(PQLN)을 도입하여 양자 컴퓨터의 위협에 대비할 수 있다.
AES S-box는 유한체 역수와 고정된 선형 변환으로 구성된다. 이 연구는 AES S-box의 선형 변환 부분이 역전 맵의 기저 강도를 어떻게 변화시키는지 분석하였다. 선형 안정자군이 비자명한 경우의 확률은 $2^{-\Omega(n^2)}$ 미만임을 보였다.
시사점 AES S-box의 수학적 구조를 이해함으로써 암호 알고리즘의 안정성을 평가하는 데 도움이 될 수 있다.
논문은 Torus Fully Homomorphic Encryption(TFHE) 기반의 암호화 추론에서 발생하는 높은 추론 지연 문제를 해결하기 위해 Deep Differentiable Logic Gate Networks(DDLGN)를 제안한다. MNIST 데이터셋에서 EI-DDLGN-Small 모델은 QAT-FCNN-4 모델과 유사한 정확도를 유지하면서 암호화 추론 지연을 13.4배 감소시켰다.
시사점 암호화 추론 기반 보안 솔루션 개발 시 DDLGN 기반 모델을 고려할 필요가 있다.
FCLA 프로토콜을 제안하여 VDF를 예측 불가능한 공개 도전 과제와 메시지, 독립적으로 감사 가능한 릴리스 및 수신 기록에 묶는다. 벤치마크 테스트를 통해 예상되는 평가와 검증 간의 경험적 분리를 확인한다.
시사점 이 연구는 VDF 기반 인증 프로토콜의 설계 분석과 구현을 제공하여, 순차적 계산의 공개적 증거를 위한 새로운 접근법을 제시한다.
PASTA 암호 체계에서 대칭 암호화 기록을 동형 암호문으로 변환하는 비용을 줄이기 위해 기록 단어를 재배열하는 새로운 레이아웃 전략을 제안한다. 기존 연속 레이아웃 대비 서브그룹 레이아웃을 사용할 때 서버 비용이 1.60배 감소하는 것을 실험적으로 보인다.
시사점 이 연구는 동형 암호화 기반의 보안 컴퓨팅 환경에서 성능 최적화를 위한 새로운 레이아웃 전략을 제시하여, 관련 시스템의 효율성 향상에 기여할 수 있다.
양자 컴퓨터로 기존 공개키 암호가 위협받는 상황에서 양자 안전 암호 기술의 최신 동향과 적용 사례를 조사했다. 기존 애플리케이션에 통합되는 주요 구성 요소와 보안 기술별 범주화를 분석했다.
시사점 양자 안전 암호 전환 과정에서 통신, 사물인터넷, 블록체인 등 주요 분야의 적용 사례와 도전 과제를 파악할 수 있다.
TFHE의 FFT 연산을 가속화하기 위해 OPCM 기반의 광학 아키텍처를 제안하고, 2.14~5.10배의 속도 향상을 보인다. 4가지 실제 TFHE 워크로드에서 최신 ASIC 가속기 대비 성능 향상이 입증되었다.
시사점 TFHE 기반 암호화의 실용성을 높이기 위해 광학 기술을 활용한 새로운 아키텍처가 제안되어, 클라우드 컴퓨팅에서의 효율적인 동형 암호화 구현 가능성이 제시된다.
ML-KEM-768 암호체계의 정확성 경계를 의존성 인식 ROM/CBD 추상화를 통해 분석하였다. 분석 결과 Pr[K' != K] <= 2^-164.81로 나타났다.
시사점 이 연구는 ML-KEM-768 암호체계의 정확성 경계를 수학적으로 증명하여 암호체계의 신뢰도를 높이는 데 기여한다.
완전 동형 암호화(FHE)의 성능 병목 현상인 키 전환(key-switching)을 개선하기 위해 FPGA 기반의 적응형 가속기를 설계하고 성능 모델을 통해 비교 분석했다. 실험 결과, 기존 FPGA 가속기 대비 부트스트랩 지연 시간이 1.84-3.31배, 보안 이미지 분류 지연 시간이 1.66-2.52배 개선되었다.
시사점 이 연구는 FPGA 기반 FHE 가속기의 성능을 향상시키는 새로운 설계 방법을 제시하여, 클라우드 환경에서의 실시간 암호화 처리 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.
전체 동형 암호화(FHE)는 비용이 많이 들기 때문에, 중요한 부분만 암호화하는 선택적 동형 추론을 연구한다. 작은 암호화된 영역에 대해서는 지역성을 보존하는 아키텍처가 동형 평가 속도를 10배 가량 빠르게 할 수 있다.
시사점 지역성을 보존하는 신경망 아키텍처를 사용하면 선택적 동형 추론을 통해 효율적으로 민감한 데이터를 보호할 수 있다.
FoldNTT는 후양자 암호에서 사용되는 수론 변환(NTT)의 하드웨어 구현을 최적화한 새로운 코어 설계를 제안한다. 기존 CFNTT 가속기 대비 곱셈기 수를 3개에서 1개로 줄이고 틀드 상수 저장 공간을 절반으로 줄이며, Proth 소수의 구조를 활용한 수학적 검증과 하드웨어 설계를 통해 정확성을 확보한다. Artix-7에서 측정한 결과, DSP48 수는 3개에서 1개로 감소하고 저장된 틀드 비트는 50% 감소했으며, 전체 코어의 Fmax 손실은 약 4%였다.
시사점 이 연구는 후양자 암호 시스템의 하드웨어 효율성을 향상시키는 설계 기법을 제시하며, 수학적 증명과 실증을 통해 신뢰성을 확보한 사례로, 관련 분야 연구자와 실무자에게 참고가 될 수 있다.
이 논문은 암호학적 증명 생성을 위해 시각적 스크래치패드 접근법인 Scratchy를 제안한다. 증명 객체를 타입화된 증명-관계 그래프로 정규화하고, 구조 유지 시각 컴파일러를 통해 이 그래프를 수식이 풍부한 시각적 증명 상태로 변환하여 다중모달 모델이 EasyCrypt 증명을 생성하도록 안내한다. 또한, 114개 작업을 포함한 Scratchy-eval이라는 데이터셋을 소개하고, GPT-5.6-Sol과 Claude-Opus-5와 같은 전통적 LLM이 이 구조화된 시각적 증명 상태에서 명확한 이점을 얻는다는 것을 보인다.
시사점 이 연구는 암호학적 증명 생성에서 시각적 구조화가 효과적임을 보여주며, 다중모달 증명 상태 표현이 컴퓨터 지원 암호학의 유망한 방향임을 시사한다.
완전 순열 다항식은 암호체계 설계에 핵심적인 역할을 하며, 기존 연구를 일반화하여 새로운 매핑의 완전 순열 특성을 분석하였다. 두 가지 매핑 방식에 대한 완전 순열 조건을 제시하였다.
시사점 이 연구는 암호 알고리즘 설계 시 활용 가능한 새로운 완전 순열 다항식의 구성을 제시한다.
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