메타 스터디 그룹

[정보보안 목차]

CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)

 -. 실제 사용자와 봇과 같은 자동화된 사용자를 구별하는 데 사용할 수 있는 도구

-. 컴퓨터가 수행하기는 어렵지만 인간에게는 비교적 쉬운 문제를 제공

 -. 어떠한 사용자가 실제 사람인지 컴퓨터 프로그램인지를 구별하기 위해 사용되는 테스트

 -. 컴퓨터와 사람을 구분하기 위해 컴퓨터는 구분할 수 없는 테스트

-. 컴퓨터와 사람을 구분하기 위한 완전히 자동화된 튜링 테스트

-. 사용자에게 컴퓨터는 구분할 수 없는 텍스트나 이미지 혹은 소리를 재생하여 컴퓨터와 사람을 구분하는 테스트

CAPTCHA 용도

CAPTCHA 목적

CAPTCHA 동작방식

캡차 유형

CAPTCHA의 한계, 단점

[정보보안 목차]

개념

 송신자와 수신자가 암호화 되지 않은 통신망을 통해 안전하게 통신할 대칭키 알고리즘에 사용할 암호키를 생성하는 종단간 키교환 알고리즘

 두 사용자가 사전에 어떠한 비밀 교환 없이도 공중 통신망 환경에서 공통키를 교환하게 해주는 알고리즘

(특징 ) 

디피 헬만 키교환 알고리즘 절차 

• 디피-헬먼 키 교환(Diffie-Hellman key exchange)은 무결성과 기밀성이 보장되지 않아 재전송 공격, 중간자 공격에 취약

디피-헬만 알고리즘의 취약점

• Eve 는 중간에서 Alice 와 Bob 사이에서 두 개의 Diffie-Hellman 키 교환을 생성하여 둘 사이의 정보를 손쉽게 탈취하는 것이 가능

• 해결방안 : 인증된 상대방과의 통신처리를 위해 공개키/개인키 기반의 RSA 알고리즘을 활용하여 키 교환
  알고리즘에 인증 기능을 추가하여 중간자 공격을 예방

[정보보안 목차]

• 개념

 - 양자의 불연속성을 이용하여 0과 1의 정보를 표현하고 중첩된 상태로 저장하는 양자정보 시스템의 기본단위

 - 불연속성 : 전자궤도는 연속적으로 될 수 없고 중간 부분에 존재할 수 없는 성질

 - 양자는 에너지, 각운동량, 전하등의 물리적 성질을 나타내는 불연속 최소단위 물리량, 이 에너지 덩어리는 광자, 양성자, 원자등에서 다양하게 관측된다.

 * 원자 : 일반적인 화학 분야에서의 가장 작은 입자

 * 양자 : 원자보다 더 작은 입자, 즉 전자, 양성자, 중성자, 광자등을 총칭

• 특징 

 - 양자 스핀 성질 사용, 블로호 구면으로 표현

• 큐비트의  0,1 구현과 표현 방법

구분	방법	설명
구현 방법	양자 스핀	- 양자는 축을 중심으로 스핀(각운동량) 존재 - 오른쪽 방향 - 스핀업 , 왼쪽 방향 - 스핀다운
표현 방법	블로호 구면	- 1일 확률과 0일 확률 두가지 상태 표현 - 두 확률의 합은 1

- 양자 컴퓨터에서 큐비트 연산은 블로흐 구면에서의 좌표를 변환하는 방식으로 수행하기 때문에 블로흐 구면 사용

• 규비트의 기본 연산 회로

구분	연산	설명
단일 연산	H Gate	큐비트 값을 XZ축 중심 PI만큼 회전
	Z Gate	Z축 중심 PI 만큼 회전
컨트롤연산	CX Zate	CX(A,B), 첫번째 비트-컨트롤 비트, 두번째 비트 - 타겟비트 A 1이면 B를 X게이트 연산
	CZ Gate	CZ(A,B), A 1이면 B를 Z게이트 연산
	CXX Gate	Toffoli Gate, 두 개의 컨트롤 비트가 1일때 세번째 비트 X Gate 수행

https://www.youtube.com/watch?v=m4BAyI-1g6E 

https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=msnayana&logNo=221690389490&categoryNo=176&parentCategoryNo=0&viewDate=&currentPage=1&postListTopCurrentPage=1&from=postView&userTopListOpen=true&userTopListCount=5&userTopListManageOpen=false&userTopListCurrentPage=1

[정보보안 목차]

양자암호통신(Quantum Cryptography Communication)

What?  양자중첩, 양자얽힘, 비복제성의 양자 물리 현상 이용하여  암호가 제공하는 다양한 기능들의 안정성을 극대화한 암호기술

양자란? 더 이상 작게 나눌 수 없는 에너지의 최소 단위의 입자

빛의 양자를 광자(photon)라 함.

Why?

• 대칭키 방식은 감청시 보안상 이슈 발생(재전송 공격) -> 보완으로 공개키 방식 사용
• 수학적 복잡성에 기반한 암호(예-RSA 공개키방식, 큰수에 대한 소인수분해 어려움) 슈퍼컴퓨터로 1만년 걸림->양자컴퓨터로는 200초걸림

How? 양자얽힘 활용한 양차채널 통해 원거리 두 사람이 동일한 비밀키 공유 -> 양자역학 이용한 방식이기 때문에 안정함.

1. 양자암호통신(Quantum Cryptograpy Communication) 개념 

  1-1). 양자암호 정의

• 양자의 중첩, 얽힘의 양자특성을 이용하여 양자키(비밀키)를 생성, 전송시, 도중에 제3자가 열람, 복사, 도청 할 수
  없는 안전한 암호화 방식

 1-2) 양자 고유 특성

2. 양자암호통신의 구성도 및 구성요소

   2-1) 양자암호통신의 구성도

     - 복제불가원리: 원거리 송/수신자가 양자채널 통해 중첩상태의 광자 주고 받는데 광자를 중간에 빼내서 복사시 "원래 양자상태를 만들 수 없다"는 양자역학의 복제 불가 이론 존재

    - 불확실성원리: 광자를 복사하거나 빼냈다고 가정하에, 비밀키를 알려면 중첩되어 있는 광자를 측정해야 하는 과정 필요 한데 광자를 측정할때마다 그 물리량이 따르게 측정됨(참고:그렇기 때문에 처음에 생성한 비밀키는 송/수신자가 가지고 있는 난수표를 활용해야지만 알수 있음)

- 도청들킴원리: 중간의 도청 시, 즉 측정이 일어나면 메시지를 이룬  양자상태가 0이나 1로 한쪽이 결정, 변경으로 오류를 송수신자는 즉각 알 수 있음->송수신자는 즉시 정보를 폐기 할 것임

   2-2) 양자암호통신의 구성 요소

구분	구성 요소	설명
큐빗 (Qubit)	양자비트, W-state 알고리즘	- 중첩원리에 따라 많은 정보량을 동시에 처리 할 수 있는 양자 기본 연산 단위 -  W-state: 브라켓 표기법으로 3큐빗의 뒤얽림 양자상태
광자 (Photon)	광양자(빛의 양자)	- 수많은 양자로 구성된 입자. 다양한 파장을 가진 양자가 모여 빛을 형성
채널 (Channel)	양자 채널	- 광자에 신호를 실어서 통신 할 수 있는 채널
	퍼블릭 채널	- 기존 TCP/IP 프로토콜 통신망
프로토콜	BB84	- 0비트의 상태를 나타내는 편광 2가지와 1비트의 상태를 나타내는 편광 2가지를 정의한 다음 십자 필터와 대각 필터를 통해 측정 - 송수신자간 OTP를 생성하는 프로토콜
신호체계	편광필터, 간섭계	광자에 편광성질을 부여 전송  - 편광필터로 측정  - 위상시간차를 두어 간섭계를 이용 측정 (참고) Polarization 편광은 특정한 방향으로만 진동하며 나아가는 빛을 가리킨다

- 양자암호통신은 스마트카, 스마트그리드 IoT 기기등 폭 넓게 활용

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개인정보 익명 처리 기술

1. 개인정보 비식별화 기술, 개인정보 익명 처리 기술 개념

•  데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 으로 인해 개인정보의 활용이 다양화 됨에 따라, 개인정보보호를 위해 개인을 식별할 수 없도록 개인정보를 익명으로 정의한 기술
•  특징 : 비식별화, 프라이버시 모델, 사후관리(재식별 여부 주기 검토)
  • 비식별화 : 비식별화, 비식별 조치, 익명화는 프라이버시 보호와 함께 데이터를 활용할 때, 관계형 모델을 따르는 마이크로 데이터의 일회성 변환/배포에 해당되는 개념

2. 개인정보 익명처리 절차 및 기술 유형

 1) 개인정보 익명처리 절차

• 가명 처리 적정성 검토 시  K-익명화, L-다양성, T 근접성을 활요하며, 적정하여 비식별정보로 활용된 이후에도 주기적으로 모니터링하여 개인정보의 재식별여부를 검토

2) 개인정보 익명처리 기술 유형

기술 유형	개념	예시
K-익명화	- 특정 개인을 식별할 수 없도록 전체 데이터셋에 동일 값 레코드(동치류)가 K개 이상 존재하도록 하는 비식별 모델 - 개인정보 삭제 후 배포 - K값이 작아질수록 재식별 가능성이 높아짐(다른 테이블과 결합 시 비교군을 최소화) - 취약점 : 동질성 공격, 배경지식 공격 -> 민감한 속성이 다양하지 않아 데이터의 추정이 가능할 경우
L-다양성	- 주어진 데이터 집합에서 함께 비식별되는 레코드들은(동질집합) 적어도 I 개의 서로 다른 민감한 정보를 가져야 하는 모델 - K-익명성의 동실정, 배경지식 공격을 방어하기 위한 모델 - 취약점 : 쏠림공격(동치류 간 비율이 다름), 유사성 공격(의미 유사성을 고려하지 않는 경우) - 민감하지 않은 정보에 대해서 하나의 데이터에서 여러개의 정보를 가져야함
T-근접성	- 각 동질 집합에서 ‘특정 정보의 분포’가 전체 데이터 집합의 분포와 비교하여 너무 특이하지 않도록 설정한 모델 - T 값이 작을수록 비식별화 수준이 높음 - L-다양성의 취약점을 보완하기 위한 보델 - 첫번째 그림의 경우 30~50 사이의 급여를 받는 사람이 위관련 질환을 앓고있다고 식별 가능 - 두번째 그림에서 T-근접성 적용 후 해당 급여를 다른 분포와 비슷하게 변경하여 분포를 특이하지 않도록 설정

• 개인정보의 유형이나, 활용 방안에 따라 익명성에 대한 기술을 분류하여 적용해야함

3.  데이터 3법의 가명정보

 1) 가명정보의 유형

• 개인정보를 활용하기 위해서는 가명처리, 익명정보 처리 등의 적용이 필요

 2) 가명정보의 상세 유형