초록

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1970년대 라디오 주파수를 사용하여 컴퓨터 통신 네트워크가 구축된 이후 눈부신 발전을 거듭하여 Personal Computer 뿐만 아니라 Mobile이나 Tablet PC등에서도 인터넷이 가능하다. 이렇게 다양한 매체를 통해 인터넷을 사용함에 따라 보안에 대한 중요성이 높아지고 있다. 하지만 최근 현대 캐피탈이나 농협, 네이트와 같은 해킹 사례를 보면 평문 데이터 사용에 의해 피해가 더욱 확대 되었다. 평문 데이터 사용함에 따라 보안 위협이 커지는데 평문 데이터를 사용하는 이유를 암호화를 사용했을 때보다 QoS 하락 때문이라고 볼 수있다. 이를 해결하기 위해 고정된 인프라에서 잉여 자원인 GPU를 사용하여 암호화를 할 때 QoS 하락을 줄일 수 있을 것이다. 또한 CPU보다는 멀티코어를 사용한 병렬 처리를 활용하여 CPU보다 상대적으로 효율적인 암호화가 가능하다고 생각한다. 본 논문에서는 CPU를 이용한 암호화 처리 속도와 GPU를 이용한 암호화 처리 속도를 비교하여 GPU를 이용한 암호화 처리 가능성을 검토하였다.

1970년대 라디오 주파수를 사용하여 컴퓨터 통신 네트워크가 구축된 이후 눈부신 발전을 거듭하여 Personal Computer 뿐만 아니라 Mobile이나 Tablet PC등에서도 인터넷이 가능하다. 이렇게 다양한 매체를 통해 인터넷을 사용함에 따라 보안에 대한 중요성이 높아지고 있다. 하지만 최근 현대 캐피탈이나 농협, 네이트와 같은 해킹 사례를 보면 평문 데이터 사용에 의해 피해가 더욱 확대 되었다. 평문 데이터 사용함에 따라 보안 위협이 커지는데 평문 데이터를 사용하는 이유를 암호화를 사용했을 때보다 QoS 하락 때문이라고 볼 수있다. 이를 해결하기 위해 고정된 인프라에서 잉여 자원인 GPU를 사용하여 암호화를 할 때 QoS 하락을 줄일 수 있을 것이다. 또한 CPU보다는 멀티코어를 사용한 병렬 처리를 활용하여 CPU보다 상대적으로 효율적인 암호화가 가능하다고 생각한다. 본 논문에서는 CPU를 이용한 암호화 처리 속도와 GPU를 이용한 암호화 처리 속도를 비교하여 GPU를 이용한 암호화 처리 가능성을 검토하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 GPU의 유휴자원을 암호화 처리에 사용하여 CPU를 이용한 암호화 처리와 비교하여 GPU를 이용한 암호화 처리 가능성을 검토하였다.
• 본 논문에서는 암호화 분야에서 GPU의 병렬처리 기능을 사용하여 활용할 수 있는 가능성을 살펴보았고 그 처리 속도는 CPU보다 효과적이라고 보인다. 추후 연구로 오라클 적용 모듈을 제작하여 활용 가능성을 살펴보겠다.

제안 방법

• GPU처리 속도를 측정하기 위해서 Timer를 사용하였고 순수하게 GPU내에서 처리되는 속도만을 계산 하였다.
• 병렬처리의 효율을 가장 높게 하기 위해서는 DES 암호화 알고리즘의 Round 함수 과정을 계산 할 때 GPU를 이용하여 S-Box를 계산하였다.

후속연구

• 본 논문에서는 암호화 분야에서 GPU의 병렬처리 기능을 사용하여 활용할 수 있는 가능성을 살펴보았고 그 처리 속도는 CPU보다 효과적이라고 보인다. 추후 연구로 오라클 적용 모듈을 제작하여 활용 가능성을 살펴보겠다.

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