인공지능 기반 격자 암호 비밀키 복구 공격을 방지하기 위한 영관계 격자 알고리즘
A Zero-Relationship Lattice Algorithm for Preventing AI-Based Secret-Key Recovery Attacks on Lattice Cryptography
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초록
최근 인공지능 기반 패턴 분석, 차원 감소 및 통계적 불균형을 활용한 공격 기법들이 제안되면서, 격자 기반 암호가 수학적 난해성만으로는 충분히 안전하지 않다는 문제가 제시되었다. 본 논문은 인공지능 기반 격자 암호 비밀키 복구 공격을 방지하기 위한 영관계 격자 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 격자 기반 암호화 과정에서 비밀키와 평문 인코딩에 맥클로린 급수 기반의 키드 다항난독화 함수를 적용하여, 암호문에 남는 선형적인 흔적을 비선형 꼬임으로 변환한다. 난독화 계수는 각 키마다 비밀 파라미터 에서 무작위로 유도되므로, 공격자가 관측하는 통계적 구조는 원래비밀키 가 아니라 난독화된 hallucination key ′ 에 집중시킨다. 이를 통해 SALSA와 같은트랜스포머 기반 학습 공격은 대신 ′에 수렴하며, 비밀 파라미터 없이는 ′으로부터 를 효율적으로 추정하기 어렵게 만든다. 평문은 에 의존하는 추가 마스킹을 통해 보호되므로, 암호문과난독화된 비밀키가 노출되더라도 평문 보안성을 유지할 수 있다. 실험 결과, 제안 기법은 인공지능기반 패턴 분석에 의한 비밀키 복구 성공률을 70 % 이상 낮추고, 차원 감소와 통계적 불균형을 이용하는 공격의 성능을 약화시켜 기존 격자 기반 암호의 기법 대비 향상된 보안성을 보였다.
Abstract
Recently, attack techniques that exploit AI-based pattern analysis, dimensionality reduction, and statistical imbalance have revealed that lattice-based cryptography is not sufficiently secure when it relies solely on mathematical hardness. This paper proposes a zero-relation lattice algorithm designed to thwart AI-driven secret key recovery attacks on lattice-based cryptosystems. The proposed method applies a Maclaurin-series-based keyed polynomial obfuscation function to both the secret key and the plaintext encoding in the encryption process, transforming the linear traces remaining in the ciphertext into nonlinear distortions. Since the obfuscation coefficients are randomly derived from a secret parameter for each key, the statistical structure observed by an adversary concentrates on an obfuscated hallucination key ′ rather than on the original secret key s. As a result, Transformer-based learning attacks such as SALSA converge to ′ instead of , and without knowledge of the secret parameter it becomes computationally difficult to efficiently infer from ′ The plaintext is further protected by an additional masking mechanism that depends on , so that message confidentiality is preserved even when both the ciphertext and the obfuscated secret key are exposed. Experimental results show that the proposed scheme reduces the success rate of AI-based pattern-analysis key recovery attacks by more than 70% and degrades the effectiveness of attacks that exploit dimensionality reduction and statistical imbalance, thereby achieving improved security compared with conventional lattice-based cryptosystems.