• 정보보호학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-60
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• 2020

2018년 1월, Meltdown, Spectre와 같은 마이크로아키텍처의 취약점을 이용하는 부채널 공격이 등장하면서 전 세계적으로 부채널 공격에 관한 관심이 증가하였다. 또한, 소모 전력 분석, 전파 분석 등 전통적 부채널 공격과는 달리 캐시의 상태변화를 이용하는 공격인 캐시 부채널 공격이 Meltdown, Spectre에 이용되면서 이에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 유형의 공격은 완벽하게 방어할 수 있는 대응 패치가 존재하지 않고 일부 공격에 대응할 수 있는 대응 패치도 모든 시스템에 적용할 수 없은 경우가 많으므로 완벽한 대응이 매우 힘든 실정이다. 특히 캐시 부채널 공격을 이용하여 SGX와 같은 TEE(Trusted Execution Environment)를 공격할 수 있다는 것이 드러나면서 TEE를 공격하기 위한 다양한 공격 도구로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Meltdown과 Spectre 및 다양한 캐시 부채널 공격에 대한 동향을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-145
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• 2020

캐시 부채널 공격은 캐시 기반의 공격 기법으로 개인정보 유출에 대한 위험성이 큰 보안 취약점이다. 해당 취약점을 막기 위해 실시간 공격 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있지만 사용자에게 이벤트값과 탐지 결과를 빠르고 편리하게 보여줄 필요성이 있다. 본 논문은 효율적인 캐시 부채널 공격 탐지를 위해 Intel PCM 과 기존의 탐지프로그램을 개선하여 탐지에 필요한 데이터들을 실시간으로 모니터링 및 경고를 보내주는 프레임워크를 제작했다. 해당 프레임워크는 캐시 부채널 공격을 실시간 탐지 및 관련 데이터들을 대시보드로 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1237-1246
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• 2020

최근 마이크로 아키텍처의 취약점을 이용하여 내부의 비밀 정보를 노출시키는 캐시 부채널 공격들이 제안되었다. 캐시 부채널 공격 중 Flush+Reload 공격은 높은 해상도와 낮은 노이즈 특성으로 인해 여러 악의적 응용 공격에 활용되고 있다. 본 논문에서는 CPU 캐시 활동을 관측할 수 있는 PCM(Performance Counter Monitor) 기능을 이용하여 캐시 기반 부채널 공격을 찾아낼 수 있는 탐지기를 구현하였다. 특히, Spectre 공격과 AES 암호 연산 중 비밀 키 추출 공격이 발생했을 때를 가정하여 PCM 카운터 값의 변화를 관측하였다. 실험 결과, PCM의 4가지 카운터 특성이 캐시 부채널 공격에 크게 반응함을 확인하였고, SVM(Support Vector Machine). RF(Random Forest), MLP(Multi Level Perceptron)와 같은 머신 러닝 기반 검출기를 통해 높은 정확도로 캐시 부채널 공격을 탐지할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1255-1261
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• 2020

캐시 부채널 공격은 CPU의 공유 캐시 자원을 이용하여 시스템에서 민감한 정보를 획득해내는 공격 유형이다. 최근 모바일 시스템에서 클라우드까지 다양한 환경에 공격이 가해짐에 따라 많은 탐지 전략이 제안되었다. 기존의 캐시 부채널 공격들은 많은 수의 캐시 이벤트를 발생시키는 특징을 가지고 있었기 때문에 기존의 탐지 기법은 대부분 캐시 이벤트를 주의 깊게 모니터링하는 것에 기반하여 설계되었다. 그러나 최근에 제안된 공격은 공격 중에 캐시 이벤트를 적게 유발하는 경향이 있다. 예를 들어 PRIME+ABORT 공격은 캐시에 접근하여 액세스 시간을 측정하는 대신 Intel TSX를 활용한다. 이러한 특징으로 인해 캐시 이벤트 기반 탐지 기법은 해당 공격을 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 PRIME+ABORT 공격에 대한 심층 분석을 수행하여 캐시 이벤트 이외에 공격 탐지에 활용 가능한 유용한 하드웨어 이벤트를 밝힌다. 이를 기반으로, PRIME+ABORT 공격 탐지 기법인 PRIME+ABORT Detector를 제시하고, 실험을 통해 제안한 탐지 기법이 0.3%의 성능 오버헤드로 99.5%의 탐지 성공률을 달성할 수 있음을 보인다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.67-81
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• 2020

CHES는 암호 알고리즘의 하드웨어/소프트웨어 구현의 설계 및 분석에 대한 다양한 성과가 발표되는 부채널 분석 분야 최대 규모의 보안 컨퍼런스이다. 본 기고는 CHES 컨퍼런스에 발표된 논문들에 대하여 부채널 공격 관점, 부채널 대응 및 구현 관점, CHES에서 주제로 다루는 암호 알고리즘의 추이 관점으로 구분하여 동향을 분석한다. 이를 위하여 오류주입 공격, 머신러닝 기반 부채널 공격, 캐시공격, 부채널 누출 검증 방법론과 부채널 역공학 기술 등 다양한 부채널 공격을 소개하고 최신 논문 주제의 흐름에 대하여 논의한다. 또한, 소프트웨어 고차 마스킹과 하드웨어 TI, PUF/난수 발생기 등의 부채널 대응기술 및 구현 동향을 분석하며, CHES에 발표된 논문들이 주제로 다루는 대칭키, 공개키 암호 및 화이트박스 암호 추이를 분석한다. 이러한 CHES 컨퍼런스의 주제별 연구 동향 분석 결과는 부채널 분석 연구자에게 유용한 정보를 제공하고 향후 연구 방향에 대한 중요한 지표가 될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1207-1216
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• 2020

하나의 서버 시스템에 여러 운영체제를 사용하거나 사용자간 메모리를 공유하는 클라우드 환경에서 공격자는 캐시 부채널 공격을 통해 비밀 정보를 유출할 수 있다. 본 논문에서는 국내 표준 블록 암호 알고리즘인 ARIA를 사전 연산 테이블 기반 최적화 기법을 이용해 구현할 경우, 캐시 부채널 공격의 일종인 Flush+Reload 공격이 적용되는 것을 확인하였다. ARIA-128을 대상으로 한 Ubuntu 환경에서의 실험 결과, Flush+Reload 공격을 통해 16바이트의 마지막 라운드 키를 찾을 수 있었으며 나아가 마지막 라운드 키와 첫 번째 라운드 키를 이용하면 마스터 키를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.227-242
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• 2022

안드로이드 OS의 패턴 스크린 잠금 기능은 가장 일반적으로 사용되는 사용자 인증 기법이다. 현재 사용되는 패턴 스크린 잠금 기법은 패턴의 종류에 따라 약 39만개의 조합이 가능하며, 잘못된 입력 시 입력 지연 등의 기법이 적용되어 무작위 대입 공격으로는 쉽게 공격하기 어렵다. 이 논문에서는 ARM 기반의 멀티코어 시스템에서 사용하는 하드웨어의 구성 요소 중 캐시 일관성 인터페이스가 패턴의 종류를 파악할 수 있는 부채널이 될 수 있음을 보인다. 이러한 하드웨어 부채널을 이용하여 스크린 잠금 패턴의 꺾임 횟수와 전체 길이를 유추할 수 있으며, 이를 통해 공격의 효율성이 매우 높아질 수 있음을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권6호
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• pp.151-158
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• 2019

캐시 부채널 공격 중 하나인 FLUSH+RELOAD 공격은 높은 해상도와 적은 노이즈로 여러 악성 프로그램에서도 활용되는 등 비밀 정보의 유출에 대한 위험성이 높은 공격이다. 따라서 이 공격을 막기 위해 실시간으로 공격을 탐지하는 기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 프로세서의 PCM (Performance Counter Monitor)를 이용한 실시간 FLUSH+RELOAD 공격 탐지 기법을 제안한다. 탐지 방법의 개발을 위해 우선 공격이 발생하는 동안 PCM의 여러 카운터들의 값들의 변화를 4가지 실험을 통해 관찰하였다. 그 결과, 3가지 중요한 요인에 의해 공격 탐지를 할 수 있다는 것을 발견하였다. 이를 바탕으로 머신 러닝의 logistic regression과 ANN(Artificial Neural Network)를 사용해 결과에 대한 각각 학습을 시킨 뒤 실시간으로 공격에 대한 탐지를 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 탐지 알고리즘은 일정한 시간동안 공격을 진행하여 모든 공격을 감지하는데 성공하였고 상대적으로 적은 오탐률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.166-169
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• 2018

캐시 부채널 공격 중 하나인 FLUSH+RELOAD 공격은 높은 해상도와 적은 오류로 그 위험성이 높고, 여러가지 프로그램에서도 적용되어 개인정보의 유출에 대한 위험성까지 증명 되었다. 따라서 이 공격을 막기 위해 실시간으로 감지 할 수 있어야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 4가지 실험을 통하여 이 FLUSH+RELOAD 공격을 받을 때 PCM(Performance Counter Monitor)를 사용해 각각의 counter들의 값의 변화를 관찰하여 3가지 중요한 요인에 의해 공격 탐지를 할 수 있다는 것을 발견하였다. 이를 이용하여 머신 러닝의 logistic regression과 ANN(Artificial Neural Network)를 사용해 결과에 대한 각각 학습을 시킨 뒤, 실시간으로 공격에 대한 탐지를 할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 일정한 시간동안 공격을 진행하여 모든 공격을 감지하는데 성공하였고, 상대적으로 적은 오탐률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2021

인공지능 기술은 모든 분야에서 혁신을 이뤄내고 있다. 이와 동시에 인공지능 모델에 대한 여러 보안적인 문제점이 야기되고 있다. 그 중 대표적인 문제는 많은 인적/물적 자원을 통해 개발한 모델을 악의적인 사용자가 탈취하는 것이다. 모델 탈취가 발생할 경우, 경제적인 문제뿐만 아니라 모델 자체의 취약성을 드러낼 수 있다. 현재 많은 연구가 쿼리를 통해 얻는 모델의 입력과 출력을 분석하여 모델의 의사경계면 또는 모델의 기능성을 탈취하고 있다. 하지만 쿼리 기반의 탈취 공격은 획득할 수 있는 정보가 제한적이기 때문에 완벽한 탈취가 어렵다. 이에 따라 딥러닝 모델 연산 과정에서 데이터 스니핑 또는 캐시 부채널 공격을 통해 추가적인 정보 또는 완전한 모델을 탈취하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 연구 동향과 쿼리 기반 공격과의 차이점을 분석하고 연구한다.