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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 175 - 182 (8page)
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차분 분석은 블록 암호에 대한 분석 기법 중 하나이며, 입력 차분에 대한 출력 차분이 높은 확률로 존재한다는 성질을 이용한다. 무작위 데이터와 특정 출력 차분을 갖는 데이터를 구별할 수 있다면, 차분분석에 대한 데이터 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 구별자에 대한 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 PIPO 64/128에 대한 최초의 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 제안하였다. 여러 입력 차분들을 사용하여 실험한 결과, 0, 1, 3, 5-라운드의 차분 특성에 대한 3 라운드 신경망 구별자가 각각 0.71, 0.64, 0.62, 0.64의 정확도를 달성하였다. 이 구별자는 고전 구별자와 함께 사용될 경우 최대 8 라운드에 대한 구별 공격이 가능하도록 한다. 따라서 여러 라운드의 입력 차분을 처리할 수 있는 구별자를 찾아냄으로써 확장성을 확보하였다. 향후에는 성능 향상을 위한 최적의 신경망을 구성하기 위해 다양한 신경망 구조를 적용하고, 연관 키 차분을 사용하거나 다중 입력차분을 위한 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 기법
IV. 실험 및 평가
V. 결론
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Haykin, Simon. “Neural networks and learning machines, 3/E,” Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey 07458, pp. 1-906, 2009.
Gardner, Matt W., and S. R. Dorling. "Artificial neural networks (the multilayer perceptron)—a review of applications in the atmospheric sciences," Atmospheric environment, Vol. 32, no. 14–15: pp. 2627-2636, Aug. 1998.
Albawi, Saad, Tareq Abed Mohammed, and Saad Al-Zawi. "Understanding of a convolutional neural network," 2017 international conference on engineering and technology (ICET). pp. 1-6, Aug. 2017.
Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial networks," Communications of the ACM Vol. 63, no. 11: pp. 139-144, 2020.
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Las Vegas, NV, USA, pp. 770-778, Jun. 2016.
Gardner, Matt W., and S. R. Dorling. "Artificial neural networks (the multilayer perceptron)—a review of applications in the atmospheric sciences," Atmospheric environment, Vol. 32, no. 14–15: pp. 2627-2636, Aug. 1998.
Albawi, Saad, Tareq Abed Mohammed, and Saad Al-Zawi. "Understanding of a convolutional neural network," 2017 international conference on engineering and technology (ICET). pp. 1-6, Aug. 2017.
Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial networks," Communications of the ACM Vol. 63, no. 11: pp. 139-144, 2020.
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Las Vegas, NV, USA, pp. 770-778, Jun. 2016.
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