이문규 교수

클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감한 개인정보와 기업 데이터를 안전하게 활용해야 할 필요성이 커지면서, 암호화된 상태에서 직접 연산을 수행할 수 있는 동형암호(HE) 기술의 중요성이 부각되고 있습니다. 이러한 배경에서 원시 데이터를 노출하지 않고도 클러스터링과 전이 학습을 수행할 수 있는 프라이버시 보존형 분석·학습 구조를 개발하고 있으며, RLWE 기반의 재구성 가능한 격자 암호 프로세서와 모듈형 하드웨어 스위트를 설계하여 대용량 암호 연산의 처리 속도와 보안성을 동시에 확보했습니다. 이를 통해 서버 측에서 평문 데이터를 전혀 확인하지 않고도 통계적 군집 경향을 판정하거나 데이터 간 연관성을 분석하는 알고리즘을 구현했습니다. 해당 기술은 의료·금융 데이터를 다루는 보안 클라우드 컴퓨팅, 다수 기관이 참여하는 연합 학습, 원격 바이오 인증 시스템에 적용되고 있습니다. 연구 성과로 2022년 정보보호암호학회 최우수 논문상을 수상했으며, ICML 2023에 발표한 HETAL 논문은 84회 인용되었고, Energies 2020에 게재한 Privacy-preserving peer-to-peer energy trading 논문은 113회 인용되었습니다. 군집 경향 판정 방법(2022, (주)크립토랩), 암호화된 데이터에 대한 연관성 분석 방법(2024, 주식회사 크립토랩), 동형암호 상의 데이터 패킹 방법 및 시스템(2024, 주식회사 크립토랩), 동형암호를 이용한 특성벡터 기반 원격 기술(2022, 주식회사 차이코퍼레이션) 등 다수의 기술이전 실적을 보유하고 있습니다.

모바일 기기의 확산에 따라 지문·얼굴 등 생체 정보가 유출될 경우 회복이 불가능하다는 프라이버시 침해 우려가 커지면서, 스마트폰 환경에서 얼굴 특징 벡터를 암호화된 상태로 매칭하고 블라인딩하는 기술을 개발했습니다. 2차식 연산이 가능한 동형암호를 원격 얼굴 인증에 적용하여 서버가 사용자의 생체 정보 원본을 확인하지 않고도 인증을 수행할 수 있는 구조를 설계했으며, 악의적인 클라이언트가 시스템을 조작하려는 시도에도 안전성을 유지하는 얼굴 인증 시스템을 구축했습니다. 아울러 초음파 통신을 이용한 거리 기반 무선 인증, 진동 신호를 활용한 사용자 인증 등 물리적 채널을 이용한 인증 기법도 함께 연구했습니다. 해당 기술은 스마트폰 기반 얼굴 결제, 출입 통제 시스템, 엿보기 방지(Shoulder-surfing resistant) PIN 입력 등에 활용되고 있습니다. IEEE T-IFS 2020에 게재한 Practical privacy-preserving face authentication for smartphones 논문은 78회 인용되었고, IEEE T-IFS 2014에 게재한 Security notions and advanced method for human shoulder-surfing resistant PIN-entry 논문은 111회 인용되었습니다. 초음파 통신을 이용한 거리 기반 무선 인증 시스템 및 그 방법(2015), 이미지 인식을 이용한 개인 식별 방법 및 시스템(2018, 주식회사 올트), 다중 보안 설정에 기초한 사용자 인증 시스템 및 방법(2019, 엠투엠글로벌), 진동 신호와 간단한 연산을 이용한 안전한 사용자 인증 방법 및 장치(2021, 주식회사 제이티와이이엔지)의 기술이전 실적을 보유하고 있습니다.

양자 컴퓨팅 기술의 급속한 발전에 대비하여 기존 공개키 암호 체계를 양자내성암호(PQC)로 전환해야 하는 과도기적 상황에 대응하고, 산업제어시스템(ICS)의 기밀성을 강화하기 위한 하이브리드 방어 기술을 연구하고 있습니다. 고전 서명 알고리즘과 PQC 서명을 결합하여 서명 크기와 연산 오버헤드를 최소화한 소형(Compact) 하이브리드 서명 기법을 개발했으며, 데스크톱 환경뿐 아니라 자원이 제한된 Raspberry Pi 환경에서도 낮은 오버헤드로 동작함을 검증했습니다. 아울러 산업제어시스템 환경에서 발생하는 이상 신호를 탐지하기 위해 통계적 필터링 기법과 AI 기반 이상 탐지 모델을 결합한 방어 기술을 설계하여 스마트 그리드 및 스마트 공장의 사이버 공격 대응력을 높였습니다. 해당 기술은 스마트 그리드 및 스마트 공장 보안, 양자 내성 통신 인프라 구축에 적용되고 있습니다. 미국 텍사스 A&M 대학-킹스빌 캠퍼스와 스마트 그리드 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼용 사이버 보안 기술에 관한 국제 공동 연구를 2020년부터 2021년까지 수행하며 관련 기술의 실효성을 검증했습니다.