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허프만 코드의 선택적 암호화에 관한 연구
A Study on Selective Encryption of Huffman Codes 원문보기

정보·보안논문지 = Journal of information and security, v.7 no.2, 2007년, pp.57 - 63  

박상호 (안동대학교 전자정보산업학부)

초록
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네트워크에서 데이터의 보안은 암호화에 의해 제공된다. 최근 영상이나 비디오와 같은 대용량의 데이터 파일의 암호화의 비용 및 복잡성을 줄이기 위한 방안으로 선택적 암호화가 제안되었다. 본 논문에서는 허프만 코딩으로 압축된 데이터의 암호화 방안을 제안하고 그 성능에 대해 논한다. 허프만 코드에 적용 가능한 단순한 선택적 암호화 방법을 제안하고 불안전한 채널에서 암호화 방법의 효율성에 대해 논의한다. 암호화 과정과 데이터 압축 과정이 하나로 결합될 수 있으며 그렇게 함으로서 데이터를 압축하고 암호화하는 과정을 간략화 하고 시간을 줄일 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The security of data in network is provided by encryption. Selective encryption is a recent approach to reduce the computational cost and complexity for large file size data such as image and video. This paper describes techniques to encrypt Huffman code and discusses the performance of proposed sch...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 엔트로피 코드의 하나인 허프만 코드를 저장하거나 네트워크를 통하여 전송할 때 보안을 위하여 암호화하는 과정을 기술한다. 허프만 코드 중 일부 비트만 암호화 하는 방법을 고찰하고 암호화 효과를 알아본다.
  • 본 논문에서는 허프만 코드로 압축된 파일의 전송 시 암호화하는 방안을 제안하였다. 암호화시스템의 복잡성과 암호화 시간을 줄이기 위하여 데이터 중 일부만을 암호화 하였다.
  • 허프만 코드를 블록으로 묶고 각 블록마다 특정한 비트패턴에 따라 비트의 값을 반전함으로서 암호화할 수 있었다. 본 절에서는 비트 값의 반전을 이용한 다양한 암호화 방안에 대해 고찰한다. 동일한 수 또는 적은 수의 비트를 선택하고 암호화는 더욱 강화하기 위하여 비트들의 블록들을 몇 개씩 묶어 크기가 M × N인 대단위의 블록(대블록)을 형성한다.

가설 설정

  • 최적의 코드에서 가장 빈도수가 작은 두 심벌의 코드의 길이는 같다.
  • 허프만 코딩 알고리즘을 설명하기 위하여, 순서쌍(ordered pair) H = (S, P)로 정의되는 소스 H 를 가정하자. S는 심벌 S = {s1, s2, …, sn}이고 각심벌의 발생확률 P(si) = pi, 여기서 pi-1은 pi 보다 작거나 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
멀티미디어 데이터의 암호화 과정은 무엇을 사용하는가? 안전하지 않은 채널을 통하여 데이터를 전송하기 위하여 메시지의 내용을 암호화하여 보낸다. 멀티미디어 데이터의 암호화 과정은 평문(plaintext) 을 암호문(ciphertext)으로 변환하거나[4], 워터마크나 스테가노그래피(steganography)를 사용한다[5]. 멀티미디어 데이터는 전송하기 전에 대역폭을 줄이기 위하여 압축과정을 거치게 된다.
멀티미디어 서비스의 해결해야 할 문제점 두 가지는 무엇인가? 인터넷 기술의 발달로 오디오, 영상, 비디오 등의 멀티미디어 서비스의 요구가 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스는 두 가지 문제점을 해결하여야 하는데 하나는 대용량의 데이터를 저장하거나 전송하기에 적절한 크기로 압축하는 것이며, 다른 하나는 네트워크를 통하여 전송할 때 외부의 침입으로부터 데이터를 보호하는 것이다. 따라서 멀티 미디어 서비스의 기본적인 기술은 데이터의 압축 기술이며 멀티미디어 데이터 는 다양한 형태로 압축된 후 저장되거나 네트워크를 통하여 전송된다.
데이터의 무손실 압축과 손실 압축은 각각 무엇인가? 데이터의 압축은 무손실 압축과 손실 압축으로 누눌 수 있다[1]. 무손실 압축은 원 데이터와 압축파일을 디코딩 하여 복원된 데이터 간에 오차가 없는 방식이다. 손실 압축은 원데이터와 압축파일을 디코딩한 복원된 데이터 간에 오차가 존재하나두 데이터 품질의 차이를 느낄 수 없다. 손실 압축은 압축률이 무손실 압축보다 높아 눈, 귀와 같은 인간의 감각기관을 이용하는 형태의 데이터인 오디오, 영상, 그리고 비디오 등을 압축하는데 사용된다. 무손실 압축은 압축률은 낮으나 복원된 데이터의 무결성을 보장해야 하는 응용분야에 사용된다. 대표적인 응용분야는 진단용 의료영상, 텍스트 등의 압축이며, 또한 손실압축에서 압축된 파일을 추가적으로 압축하는데 사용된다.
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