Acknowledgement
이 논문은 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 50%) 그리고 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.229-231
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Cryptographic Research Trend Using Quantum Neural Network
Quantum neural network를 활용한 암호 연구 동향
- Song, Gyeong-Ju (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Jang, Kyung-bae (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Eum, Si-Woo (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Sim, Min-Joo (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University)
- 송경주 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 장경배 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 엄시우 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 심민주 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
- Published : 2021.11.04
Abstract
고전적인 인공 신경망을 암호 분야에 사용하기 위한 연구들이 이뤄지고 있으며 다양한 암호 관련 분야에서의 사용이 제안되었다. 더 나아가 최근에는 양자 컴퓨터의 연산속도 이점을 활용해서 고전적인 인공 신경망을 학습하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 양자컴퓨터의 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터에서 보여주지 못한 연산속도를 보여주었으며 앞으로의 잠재력이 기대되고 있다. 본 논문에서는 Quantum Neural Network (QNN)를 활용한 암호 연구 동향에 대해 살펴본다.
Keywords