Research

Research Areas

Privacy-Preserving Machine Learning

Our primary research is privacy-preserving AI technologies based on cryptography primitives. Major topics are as follows.

Design of efficient fully homomorphic encryption (FHE) and homomorphic operations.
Fast implementation of FHE (GPU and FPGA)
Design of efficient AI models over FHE environments
AI security technology based on secure multi-party computation (MPC)
Zero-knowledge proofs

Post-Quantum Cryptography

Our research focuses on designing, analyzing, and implementing cryptographic algorithms secure against quantum computer operations.

Efficient implementation of NIST PQC standard/candidate algorithms in SW and HW (PIM/FPGA)
Efficient implementation of Korea PQC (KpqC) algorithms in SW and HW (PIM/FPGA)
Develop side-channel attacks and countermeasures

Quantum Information and Security

Quantum Key Distribution
Quantum Error Correction Codes
Quantum-Supercomputing Co-simulation for PQC Analysis

Vehicular Security

Our research is focusing on developing security systems for intra/inter vehicular networks.

Security systems for intra-vehicular networks
Development of fault-tolerant computations
Vehicular intrusion detection systems

Side Channel Analysis (SCA)

Attack techniques that exploit physical side-channel information—such as power consumption, electromagnetic emissions, and execution timing—can be used to extract secret keys from cryptographic devices.
The captured waveform data is analyzed using statistical methods (e.g., correlation analysis, regression analysis) to reveal information leaked during computation.
Such side-channel analysis poses a significant threat to post-quantum cryptography (PQC), especially on resource-constrained platforms.
Jae Ho Jeon

MPC-in-the-Head Signature Scheme

A cryptographic technique that enables multiple parties to jointly compute a function over their private inputs while ensuring those inputs remain hidden from one another.
Based on MPC, we analyze quantum-safe signature algorithms and develop efficient implementation methods.
Myeong Jun Kim

Optimizing PQC in Embedded Systems

Embedded systems with limited power and resources face challenges in implementing PQC, which requires more memory and computation than RSA or ECC.
This work explores optimization techniques to reduce latency and memory usage for efficient PQC deployment.
NIST Additional Digital Signature Schemes have a relatively low level of optimization compared to current PQC standard signature algorithms, requiring efficiency improvement and optimization studies.
In particular, we are interested in Code-based and MPC-in-the-head based.
Su Seong Lee

Acceleration of Computing through NTT

We target lattice-based PQC algorithms
(ML-KEM, ML-DSA) and optimize NTT with platform-specific parallelization (FPGA, CPU, GPU) to accelerate overall PQC performance.
Sangwoo Cho

Adopting PQC in TLS

We analyze the delay, overhead, and security of TLS by applying NIST PQC standards as well as Korean KpqC signature and KEM algorithms.
Since PQC introduces higher communication overhead compared to RSA- and ECC-based signature and key exchange algorithms, we conduct simulation-based evaluations under various scenarios.
Yujin Seo

PQC Transition in V2X

Validation of PQC integration and standardization within real-world V2X communication protocols.
Yujin Seo

Fully Homomorphic Encryption for Privacy Preserving Machine Learning

A fundamental Privacy-Enhancing Technology enabling computation directly over encrypted data.
Applications include privacy-preserving ML, cloud computing, and financial services, with research focused on efficient FHE operation optimization.
Jaeyeon Lee

Watermarking for Large Language Model

Embedding imperceptible statistical patterns into LLM-generated text as hidden signatures.
This provides a reliable means of distinguishing AI-generated content from human writing, enabling attribution and the tracking of misinformation or malicious use across platforms, while supporting accountability and trust in large-scale AI deployments through verifiable outputs.
Joeun Kim

LLM-Driven Vehicular Intrusion Detection System

By enhancing real-time threat detection through codeword-based data and LLM-driven anomaly analysis, IDS systems can strengthen the security of communications in networks such as V2X.
This approach enables the identification of compromised or malicious messages, thereby securing critical communication channels.
It improves the traceability and accountability of detected anomalies, supporting adaptive and resilient intrusion detection.
Joeun Kim

Commitment Schemes Based on Erasure-Correcting Codes

A cryptographic primitive that enables commitment to a value (or codeword) while keeping it concealed until later disclosure. It provides two essential properties: binding and hiding.
The binding property is leveraged in Data Availability Proofs, while the hiding property supports Zero-Knowledge Proofs and Secure Multi-Party Computation (e.g., secret sharing).
Seunghyun Cho

연구분야 소개

프라이버시 및 응용암호 연구실(PACL)에서는 암호 기술을 활용하여 인공지능, 사물인터넷, 자율주행자동차와 같은 4차 산업혁명 기술에 필수적인 양자내성암호(post-quantum cryptography), 프라이버시 강화 기술(privacy enhancing technologies), 그리고 양자 정보 보안(quantum information security) 기술을 연구하고 있습니다. 또한, 암호 알고리즘과 인공지능을 활용해 자율주행차의 안전성을 높이는 차량용 양자내성 보안 모듈과 차량용 멀티모달 AI 기반 침입 탐지 시스템 같은 혁신적인 응용 기술도 개발하고 있습니다.

1. 암호기술 연구분야 소개

연구실에서는 양자내성암호의 핵심 원천 기술을 연구하고, 안전하고 효율적인 구현 방법을 개발하고 있습니다.

1.1. 양자내성암호 설계 및 전환 문제 연구

양자 컴퓨터의 발전으로 기존의 표준 공개키 암호가 해독 될 위험에 처해 있습니다. 현재까지는 암호를 해독할 만큼 강력한 양자 컴퓨터가 구현되지 않았지만, 앞으로의 기술 발전으로 인해 더 이상 기존 공개키 암호를 사용할 수 없는 시점이 올 것으로 예상됩니다. 이를 해결하기 위해 개발된 기술이 바로 양자내성암호입니다.

양자내성암호는 양자 컴퓨터의 공격에 안전하면서도 기존 암호 기술을 대체할 수 있는 체계입니다. 이름에 '양자'가 포함되어 있어 특별한 장비가 필요할 것으로 오해할 수 있지만, 이 암호는 일반 PC, 스마트폰, 태블릿, 스마트 센서와 같은 기존 전자장치에서도 특별한 장비 없이 동작합니다. 다만, 사용되는 파라미터와 데이터 크기가 다르고 기존 프로토콜과의 호환성 문제 등 추가적인 연구가 필요합니다. 현재 전 세계적으로 양자내성암호로의 전환을 위한 활발한 연구가 진행 중입니다.

본 연구실에서는 양자내성암호의 주요 기반이 되는 격자기반암호와 부호기반암호의 설계 및 분석을 연구하며, 미국 NIST의 포스트 양자 암호 표준화 과정에 맞춘 효율적인 알고리즘 설계와 하드웨어(PIM/FPGA) 최적화 구현, 그리고 한국의 포스트 양자 암호(KpqC) 알고리즘의 효율성 향상도 함께 연구하고 있습니다. 또한, 양자 컴퓨터에 취약한 기존 암호를 양자내성암호로 자동 전환하는 기술도 개발하고 있습니다.

1.2. 부채널 분석(side-channel analysis) 및 대응 방안 연구

연구실에서는 양자내성암호의 부채널 공격 취약성을 분석하고, 이를 방어하기 위한 대응책을 연구합니다. 부채널 공격은 암호 알고리즘이 작동할 때 발생하는 물리적 정보를 이용해 비밀 키나 민감한 데이터를 유출하는 방법입니다. 예를 들어, 연산 과정에서 발생하는 전력 소비 패턴, 전자기파 방출, 연산 시간을 측정해 내부 연산을 근사적으로 추정할 수 있습니다. 이를 통해 비밀 키를 추출하거나 키의 범위를 좁혀 보안을 저하시키는 것이 가능합니다.

양자내성암호 알고리즘은 기존 공개키 암호와 다른 수학적 구조를 가지고 있어, 이들이 부채널 공격에 대해 어떤 취약성을 가지는지 분석하는 것이 중요합니다. 주요 공격 방법으로는 전력 분석, 전자기파 분석, 오류 주입 공격 등이 있으며, 알고리즘의 특정 연산 단계에서 민감한 정보가 누출될 수 있는지를 탐구합니다.

부채널 공격을 방어하기 위한 대응책을 개발하는 것도 중요한 연구 분야입니다. 알고리즘의 취약성을 파악한 후 이를 최소화하거나 제거하는 방법을 설계하고, 부채널에 안전한 구현 방법을 찾고 있습니다. 양자내성암호의 경우 기존 암호와 다른 구조로 인해 특화된 대응책이 필요하며, 이러한 대응책은 성능과 보안성의 균형을 맞춰야 합니다.

하드웨어에서 양자내성암호를 구현할 때도 부채널 공격에 대한 방어 기술이 중요합니다. FPGA나 ASIC 같은 하드웨어에서 최적화 과정에서 부채널 취약성이 생길 수 있기 때문에, 설계 단계에서부터 보안을 고려해야 합니다. 랜덤화 도입이나 보호 회로 추가 등을 통해 부채널 정보 유출을 방지하는 방법들을 연구하고 있습니다.

마지막으로, 양자내성암호의 부채널 보안을 다양한 환경에서 검증하여 실제 적용 시 필요한 고려사항을 도출하는 연구도 진행하고 있습니다. IoT 기기, 모바일 디바이스, 서버 등 다양한 플랫폼에서의 부채널 취약성을 평가하고, 환경에 맞는 대응책을 제시하는 것이 목표입니다.

2. 프라이버시 강화 기술

프라이버시 강화 기술 연구에서는 암호화 기술을 활용해 프라이버시 보호 AI 기술을 개발하고 있습니다. 그 중 완전 동형 암호화(fully homomorphic encryption) 기술이 주요 연구 분야로, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산을 수행할 수 있게 해주는 기술입니다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 유지하면서도 유용한 데이터 분석과 AI 모델 학습이 가능해집니다. 연구실에서는 FHE의 효율성을 높이기 위해 설계 및 구현 최적화를 진행하며, 고성능 하드웨어(GPU, FPGA)를 활용한 빠른 구현도 연구하고 있습니다. 또한, FHE 환경에서 최적화된 AI 모델 설계도 진행 중입니다. 이 기술은 프라이버시 보호 머신 러닝 응용에 필수적입니다.

여기에 더해 다자간 계산(MPC)과 같은 다른 암호화 기술을 통해 AI 보안을 강화하고, 영지식 증명을 활용하여 데이터 소유자의 정보를 노출하지 않고도 데이터를 검증하는 방법도 연구하고 있습니다.

3. 양자 정보 보안 분야

양자 정보 보안 분야에서는 양자 키 분배, 양자 오류 정정 부호, 양자-슈퍼컴퓨팅 공동 시뮬레이션을 활용한 양자내성암호 안전성 분석 기술을 연구하고 있습니다. 양자 키 분배는 양자 역학의 원리를 이용해 도청을 감지할 수 있는 원거리 키 합의 방법입니다. 양자 오류 정정 부호는 양자 컴퓨터 연산 시 발생할 수 있는 오류를 줄이는 기술입니다. 이러한 기술들은 양자 컴퓨터가 보편화될 미래에 정보 보안을 강화하는 중요한 요소가 될 것입니다. 또한, 양자 컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅을 결합한 양자 시뮬레이션 기술을 통해 양자내성암호의 안전성과 성능을 분석하는 새로운 방법을 연구하고 있습니다.

4. 차량 보안 기술

차량 보안 분야에서는 차량 내 및 차량 간 네트워크의 보안을 강화하기 위한 기술을 개발하고 있습니다. 현대 차량은 다수의 전자제어장치(ECU)와 다양한 네트워크로 연결되어 있어 보안 위협에 취약합니다. 이를 방지하기 위해 연구실에서는 차량 내 네트워크를 보호하는 보안 시스템을 설계하고, 결함 내성 계산을 통해 시스템 안정성을 높이고 있습니다. 또한, 차량 침입 탐지 시스템을 개발하여 외부 위협을 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 연구 중입니다.

이처럼 연구실은 각 분야에서 미래의 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위한 기술들을 연구하며, 이를 통해 더욱 안전한 디지털 환경 구축에 기여하고자 합니다.

Projects

Current Projects

[과기부] InnoCORE Research Group for Bio-Embodied Physical AI, 2025.07~2029.12 (연구단장)
[정보통신기획평가원(IITP)] 양자안전 보안인프라 전환 및 대양자 복합 안전성 검증기술 개발 (정보보호핵심원천기술개발), 2024.04 ~ 2027.12 (총괄책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)] 자율주행 차량 서비스 보호를 위한 V2X 무선통신 인프라 보안 핵심기술 개발 (정보보호핵심원천기술개발), 2024.07 ~ 2026.12 (총괄책임자)
[LG전자] 동형암호를 활용한 고효율 정보보호 트랜스포머 구현, 2024.10~2025.09 (연구책임자)
[삼성전자 시스템LSI 사업부] NIST PQC Additional Signature 공용 연산 HW 가속기 개발 (기술산학), 2025.04~2026.03 (연구책임자)

Past Projects

[삼성전자 시스템LSI 사업부] NIST 표준 4라운드 부호기반 암호 알고리즘 Accelerator 개발 (기술산학), 2024.03~2025.02 (연구책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)] 저사양 디바이스 대상 고효율 PQC 안전성 및 성능 검증 기술 개발 (정보보호핵심원천기술개발), 2021.04 ~ 2024.12 (총괄책임자)
[한국연구재단(NRF of Korea)] 양자 내성 동형암호기반 스마트카 침입 탐지 시스템 연구 (중견연구 유형1-2), 2021.03 ~ 2024.02 (연구책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)] 실수연산 기반의 동형암호를 활용한 통계 분석 알고리즘 및 모듈 개발 (데이터프라이버시글로벌선도기술연구개발), 2022.04 ~ 2023.12 (참여연구원)
[삼성종합기술원(SAIT)] 동형암호 상에서의 고효율 인공지능 모델 응용 방안 연구, 2022.11.01~2023.10.31 (연구책임자)
[삼성종합기술원(SAIT)] 프라이버시 보호 기계학습을 위한 다자간연산 기반 동형암호 설계, 2021.10.15~2022.10.14 (연구책임자)
[삼성미래기술육성센터] 부호-정보이론 관점을 통한 격자 기반포스트 양자 암호의 안전성 및 구현 연구, (조선대-서울대-한양대) 2018.06 ~ 2022.05 (총괄책임자)
[ETRI위탁] 5G 스마트공장 보안 검증 시험 방법 연구, 2021.04. - 2021.11. (연구책임자)
[삼성종합기술원(SAIT)] 다자간 계산을 활용한 정보보호 인공지능 시스템 설계, 2020.07~2021.06 (연구책임자)
[ETRI위탁] 스마트공장 보안 취약점 분석 연구, 2020.07.16. - 2020.11.30 (연구책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)] IoT 및 클라우드 컴퓨팅을 위한 경량 포스트 양자 암호 시스템 연구 (정보보호핵심원천기술개발, 창조씨앗 2단계) (서울대-동국대-조선대-유앤아이씨) 2017.01 ~ 2020.12 (참여기관책임자)
[삼성종합기술원(SAIT)] 완전동형암호 하드웨어 가속기 설계, 2019.07 ~ 2020.06 (연구책임자)
[삼성미래기술육성재단] 랭크거리 부호를 활용한 부호기반 공개키 암호의 키사이즈 문제 해결, (서강대-조선대) 2016.12 ~ 2019.11 (참여교수)
[정보통신기획평가원(IITP)] 자율 주행차를 위한 침입 감내 핵심 요소 기술 개발 (정보보호핵심원천기술개발), (조선대-공주대-동국대) 2017.04 ~ 2019.12 (총괄책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)], 자율 주행차 침입 감내 시스템 기반 기술 개발 (정보보호핵심원천기술개발, 창조씨앗 1단계), 2016.09 ~ 2016.12 (연구책임자)
[정보통신기획평가원(IITP)] IoT 및 클라우드 컴퓨팅을 위한 경량 포스트 양자 암호 시스템 연구 (정보보호핵심원천기술개발, 창조씨앗 1단계), (서울대-동국대-조선대) 2016.04 ~ 2016.12 (참여기관 책임자)
[한국연구재단(NRF of Korea)] 양자 연산 저항성을 갖는 사물인터넷 기반 커넥티드카 보안 기반 기술 연구 (핵심개인연구), 2017.03 ~ 2020.02 (과제책임자)
[한국연구재단(NRF of Korea)] 포스트 양자 암호의 설계 및 효율적 구현에 관한 연구 (핵심개인연구), 2014.05 ~ 2017.04 (연구책임자)
[한국연구재단(NRF of Korea)] 극부호 기반의 물리 계층 보안 부호화 방법 및 암호화 방식에 대한 연구 (핵심개인연구), 2011.05 ~ 2014.04 (연구책임자)
[현대오토에버] 비공개, 조선대, 2017.05~2018.5 (연구책임자)
[현대NGV] 비공개, (서울대-조선대) 2015.04 ~ 2016.05 (공동연구원)
[현대NGV] 차량 CAN 통신용 보안 메커니즘 선행 연구, (서울대-조선대) 2013.04 ~ 2014.06 (공동연구원)
[현대NGV] 보안 취약점 분석 및 방어 방법론 선행 연구, (서울대-조선대) 2011.06 ~ 2012.08 (공동연구원)
[국가보안기술연구소(NSRI)] 잡음원의 엔트로피 테스트 기술 연구, 2011.04 ~ 2011.10 (연구책임자)

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