제1세부과제 연구수행계획
세부프로젝트 1 – 영지식 센싱 탈중앙 고성능 분산원장 기술 개발 (혁신도약형)
세부과제 1 : 영지식 센싱 탈중앙 고성능 분산원장 기술 개발
[1-1] 고성능 합의알고리즘등 블록체인 기반기술 연구
- - (ECCPoW란?) 오류정정부호를 사용한 새로운 PoW 알고리즘.
암호퍼즐을 시간에 따라 변하도록 함으로써 ASIC 개발을 불가능하게 하여 탈중앙성 제고.
- - (합의 알고리즘의 보안성 연구) ECCPoW, PoS, PoA, BFT계열 알고리즘의 Sybil 공격,
이중지불공격, selfish mining 등의 공격기법에 대한 보안성 연구
- - (초경량 초확장 블록체인) 초경량성을 위해 주기적으로 데이터 삭제 후 필요 시
복구할 수 있는 방법론과 초확장성을 위해 신뢰실행환경(TEE)을 이용한 TPS 극대화 방법론 연구
- - (다중 복합구조 계층형 블록체인 연구) 다중 복합구조 계층형 블록체인을 설계하여 용도에 따라
TPS/보안성 등의 주요 파라미터를 체인별 독립적으로 최적화 연결하는 연구
· [1-1] 고성능 합의알고리즘등 블록체인 기반기술 연구: 단계별 연구 목표
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1단계
- - 분산 합의 기술 분석 및 특징 파악
- - 이종 분산합의 기술에 의한 환경 영향 분석
- - 강건한 블록체인 인프라를 위한 분산합의 기술 분석 및 개발
- - 트랜잭션 크기 별 안전 거래 분석 알고리즘 개발
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2단계
- - 다중 복합구조 계층형 블록체인 연구
- - 블록체인 샤드∙클라우드 간의 통신 프로토콜 및 플랫폼 연동 기술 연구
- - 블록체인 기반 빅데이터 생성 및 관리 기술 개발
- - 분산형 애플리케이션을 위한 비즈니스 로직 및 스마트 계약 기술 개발
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3단계
- - 다중 복합구조 계층형 블록체인 사용 용도별 블록 전파 지연시간, 참여노드 수에 따른 분산원장 파라미터 최적화
[1-2] 비잔틴 저항성 탈중앙화 연합학습을 위한 초경량 초확장 크로스체인 플랫폼
- - (초경량 초확장 블록체인) 초경량성을 위해 주기적으로 데이터 삭제 후 필요 시 복구할 수 있는 방법론과
초확장성을 위해 신뢰실행환경(TEE)을 이용한 TPS 극대화를 위한 방법론 연구
- - (비잔틴 저항성을 가진 탈중앙화 연합학습) 블록체인 기반 연합학습에서 악의적/불안정한 네트워크로 인해
위·변조된 데이터를 감내하고 학습할 수 있는 비잔틴 저항성 방법론 연구
- - (센싱 데이터를 위한 초연결성 블록체인 연합학습 플랫폼) 위의 방법론이 적용된 이종 블록체인간의 상호작용을
위한 크로스체인 기술 연구 및 센싱 데이터 기반의 통합 연합학습 플랫폼
· [1-2] 비잔틴 저항성 탈중앙화 연합학습을 위한 초경량 초확장 크로스체인 플랫폼
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1단계
- - 오래 사용되지 않은 비활성 데이터 패턴 분석
- - 비활성 데이터에 대한 삭제 및 복구 로직 연구
- - 블록 헤더 및 신뢰실행환경을 통한 검증 경량화
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2단계
- - 악의적 데이터 삽입을 통한 연합학습 공격법 조사
- - 비잔틴 유저가 존재해도 학습을 성공할 수 있는 연합학습 방법론 연구
- - 데이터 프라이버시 보존을 위한 방법론 연구
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3단계
- - 센서 데이터 기반의 블록체인 플랫폼 개발
- - 이종 블록체인 간 릴레이 기술 고안
- - 연합학습을 위한 크로스체인 플랫폼 개발
[1-3] DID를 위한 초분광 카메라, 화자인식 기반 ZKP 생체인증기법 개발
- - (생체 인증 시스템 구성) 압축 아날로그-디지털 스캐너, 인증 알고리즘, 영지식 증명 프로토콜
- - (아날로그-디지털 스캐너) 압축센싱 이론을 활용한 초분광 이미징 장치, 음성 신호 강조 기술
- - (초분광 생체정보 기반 DID 기술) 초분광 이미지를 통해 고유 생체정보를 파장 대역 별로 분석하고 이를 특징으로
사용자를 인식하는 DID 기술 개발
- - (영지식 증명 프로토콜) 아날로그-디지털 스캐너를 사용하여 디지털 데이터 획득 및 영지식 증명 프로토콜을 사용하여
개인 데이터의 노출 없이 개인 인증
· [1-3] DID를 위한 초분광 카메라, 화자인식 기반 ZKP 생체인증기법 개발
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1단계
- - 아날로그 인증키 연구
- - 비가역적 아날로그-디지털 스캐너 설계
- - 초분광압축이미징 장치 구현 및 데이터 확보
- - 대용량 화자 데이터 확보
- - 딥러닝 베이스라인 구축 및 기초 모델 개발
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2단계
- - 영지식 증명 및 검증 프로토콜 설계
- - 비정상 데이터 인지/추출/분류 알고리즘 개발
- - 고신뢰 화자 인증 기술 개발
- - 잡음 환경 및 짧은 음성 입력에 강인한 모델 개발
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3단계
- - 영지식 아날로그 생체인증 시스템 개발, 테스트베드 구축 및 평가
- - 개발한 모델과 베이스라인 성능 비교를 통한 검증
- - 개발 모델 최적화 및 고도화 연구
- - 모델의 경량화 연구