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      기계학습 기반의 암호키 관리기술 연구동향

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      국문 초록 (Abstract)

      데이터를 안전하게 관리하기 위하여 암호시스템을 사용하는 것은 필수적이다. 암호시스템은 크게 암호 알고리즘과 암호키로 구성되어 있는데, 커코프의 원리(Kerckhoffs"s principle)에 따르면 암호시스템의 안전성은 암호 알고리즘의 비밀성이 아닌 암호키의 비밀성에만 의존해야 한다. 이에 암호키의 비밀성이 유지될 수 있도록 안전한 암호키 관리를 위한 기술들이 많이 연구되고 있으며, 실제로 사용되고 있다. 기계학습은 다양한 분야에서 기존 기술의 성능 또는 기술을 향상시키기 위해 적용되고 있다. 암호 분야에서도 다양한 측면에서 기계학습을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 본고에서는 암호학에서 중요한 요소인 키를 안전하게 관리하기 위한 기계학습 기반의 키 관리 기술에 대한 연구동향을 살펴본다.
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      데이터를 안전하게 관리하기 위하여 암호시스템을 사용하는 것은 필수적이다. 암호시스템은 크게 암호 알고리즘과 암호키로 구성되어 있는데, 커코프의 원리(Kerckhoffs"s principle)에 따르면 암...

      데이터를 안전하게 관리하기 위하여 암호시스템을 사용하는 것은 필수적이다. 암호시스템은 크게 암호 알고리즘과 암호키로 구성되어 있는데, 커코프의 원리(Kerckhoffs"s principle)에 따르면 암호시스템의 안전성은 암호 알고리즘의 비밀성이 아닌 암호키의 비밀성에만 의존해야 한다. 이에 암호키의 비밀성이 유지될 수 있도록 안전한 암호키 관리를 위한 기술들이 많이 연구되고 있으며, 실제로 사용되고 있다. 기계학습은 다양한 분야에서 기존 기술의 성능 또는 기술을 향상시키기 위해 적용되고 있다. 암호 분야에서도 다양한 측면에서 기계학습을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 본고에서는 암호학에서 중요한 요소인 키를 안전하게 관리하기 위한 기계학습 기반의 키 관리 기술에 대한 연구동향을 살펴본다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 암호학적인 키 관리 기술
      • Ⅲ. 기계학습 기반 키 관리 기술 동향
      • Ⅳ. 결론 및 시사점
      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 암호학적인 키 관리 기술
      • Ⅲ. 기계학습 기반 키 관리 기술 동향
      • Ⅳ. 결론 및 시사점
      • 참고문헌
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