대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양) 정보통신융합전공 김용준(사진) 교수팀은 암호 및 보안 시스템에 핵심적으로 사용되는 '최소 엔트로피(Minimum Entropy)'를 효율적이고 정확하게 추정하는 두 가지 알고리즘을 개발했다.
김 교수팀이 개발한 알고리즘은 미국표준기술연구소(NIST)의 표준 알고리즘보다 500배 더 빠른 최소 엔트로피 추정이 가능해, 향후 정보 보호 및 보안의 중요성이 더욱 증대되는 4차 산업혁명 분야에 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수팀은 기존의 압축 추정기보다도 계산 효율과 추정 정확도를 향상시킨 알고리즘을 개발했다. 먼저 기존의 암호학적 알고리즘에 정보이론과 기계학습의 방법론을 적용한 새로운 최소 엔트로피 추정 알고리즘은 추정 정확도를 유지하면서도 NIST 표준 알고리즘 대비 500배 이상 빠른 속도로 최소 엔트로피 추정이 가능하다.
김용준 교수는 "최소 엔트로피 추정 방법관련해서 NIST 표준 문서를 검토하던 중 정보이론과 기계학습의 방법론을 적용해 기존의 NIST 표준 알고리즘보다 연산 속도와 추정 정확도를 획기적으로 개선할 수 있는 방법을 생각하게 됐다"고 말했다.
연구 결과는 컴퓨터과학 및 이론 분야의 최우수 학술지인 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security'에 지난 4월 1일자 온라인 게재됐다.
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