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초록

한국어

양자 컴퓨팅의 연산 능력 발전으로 기존 공개키 암호 체계의 보안 위협이 현실화됨에 따라, 본 논문에서는 단일 수학적 난 제의 잠재적 취약점을 보완하기 위한 시스템 레벨의 'Triple-Hybrid PQC(Project Grand Slam)' 아키텍처를 제안한다. 제안 시스템은 격자(lattice), 코드(code), 해시(hash) 기반의 이종 암호 알고리즘을 논리적으로 결합하여 다층 방어 체계를 구축하였 으나, 약 21KB에 달하는 페이로드로 인해 기존 TCP 환경에서 HOL Blocking 및 전송 지연이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 AI 기반의 적응형 QUIC 전송 기술을 도입하였다. 경량화된 Random Forest 모델이 네트워크 상태와 데이터 민감 도를 실시간으로 분석하여, 위협 감지 시 즉시 UDP 기반의 PQC-QUIC 터널로 프로토콜을 동적으로 전환한다. 실험 결과, 제 안 시스템은 10% 패킷 손실 환경에서도 기존 TCP 대비 약 2.1배의 전송 생존성(throughput survivability)을 확보하였으며, 95.8%의 위험 탐지 정확도를 기록하여 자원 제약 환경에서의 보안성과 가용성을 동시에 입증하였다.

영어

With the advancement of quantum computing capabilities, security threats to existing public key cryptosystems (RSA, ECC) are becoming a reality. To address the potential 'Single Point of Failure' in current Lattice-based PQC standards, this paper proposes a system-level 'Triple-Hybrid PQC' architecture, dubbed Project Grand Slam. The proposed system logically combines heterogeneous cryptographic algorithms based on Lattice, Code, and Hash problems to construct a multi-layered defense mechanism. However, the large payload of approximately 21KB causes Head-of-Line (HOL) Blocking and transmission delays in legacy TCP environments. To resolve this, we introduce an AI-based adaptive QUIC transmission technology. A lightweight Random Forest model analyzes network conditions and data sensitivity in real-time, dynamically switching the protocol to a UDP-based PQC-QUIC tunnel upon detecting anomalies. Experimental results demonstrate that the proposed system achieves 2.1 times (2.1x) higher throughput survivability compared to legacy TCP, even under a 10% packet loss environment, and records a threat detection accuracy of 95.8%. This validates that the system ensures both rigorous security and high availability in resource-constrained edge environments.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
1.1 연구 배경
1.2 문제 정의: 고신뢰 환경과 전송 오버헤드의 딜레마
1.3 연구 목표 및 기여
2. 관련 연구
2.1 양자 내성 암호(PQC)
2.2 차세대 전송 프로토콜: QUIC
2.3 머신러닝 기반 네트워크 트래픽 분석
3. 제안 시스템: Grand Slam
3.1 시스템 전체 아키텍처
3.2 이종 하이브리드 PQC 설계
3.3 AI 기반 적응형 QUIC 전송
4. 실험 및 성능 평가
4.1 실험 환경 및 데이터셋
4.2 통신 생존성 및 지터 분석
4.3 통신 안정성 및 자원 효율성 분석
4.4 AI 모델 신뢰성
5. 결론
5.1 연구 요약 및 의의
5.2 향후 과제
참고문헌

저자

• 신태빈 [ Shin Tae Bin | 경복대학교 소프트웨어융합학과 학사과정 ]

참고문헌