최근 Nakatsu는 전력파형의 정보가 충분하지 못한 환경에서 분석 성능을 향상 시키는 하드웨어 AES(Advanced Encryption Standard)에 대한 다중 라운드 CPA (Correlation Power Analysis, CPA) 분석기법을 제안하였다. 본 논문에서는 하드웨어로 구현된 DES(Data Encryption Algorithm)에 1라운드와 2 라운드를 분석하여 마스터키를 찾아내는 다중 라운드 CPA 분석 방법을 제안한다. 제안된 다중 라운드 CPA 분석 기법은 DPA Contest에서 제공한 하드웨어 DES 암호 알고리즘의 전력파형을 사용하여 시뮬레이션을 하였다. 그 결과 300개의 전력파형의 정보만으로도 마스터키의 모든 정보를 찾을 수 있었다. 또한 단일라운드 CPA 분석 기법보다 다중라운드 CPA 기법이 더 효과적으로 마스터키를 분석하는 것을 검증하였다.
상관관계 전력 분석(Correlation Power Analysis, CPA)은 암호장비에서 알고리즘이 수행될 때 누설되는 전력 소비 신호와 알고리즘의 중간 계산 값의 상관도를 이용하여 비밀키를 추출하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 누설된 전력 소비의 시간적인 동기 또는 잡음에 의해 공격 성능이 영향을 받는다. 최근 전력 분석의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술이 연구되어지고 있으며, 그 중 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술이 제안되었다. 주성분 분석 기반의 신호 압축은 주성분 선택 방법에 따라 분석 성능에 영향을 주기 때문에 주성분 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 CPA의 성능 향상을 위해 전력 소비와의 상관도가 높은 주성분을 선택하는 주성분 선택 기법을 제안한다. 또한 각 주성분이 갖는 특징이 다르다는 점을 이용한 주성분 기반 CPA 분석 기법을 제안하고, 기존 방법과 제안하는 방법의 실험적인 분석을 통해 공격 성능이 향상됨을 보인다.
CPA(Correlation Power Analysis)는 암호 알고리즘이 탑재된 공격 대상 장비의 미세한 소비전력을 측정하여 90% 이상의 확률로 암호 알고리즘에 사용된 비밀키를 추측하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 통계를 기반으로 분석을 수행하기 때문에 반드시 많은 양의 데이터가 요구된다. 따라서 CPA는 매회 공격을 위해 약 15분 이상 소비전력을 측정해야만 한다. 본 논문에서는 CPA의 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 입력데이터를 축적하고 결과를 예측할 수 있는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 방법을 제안한다. 사전에 공격 대상 장비의 소비전력을 수집 및 학습을 통해 임의의 소비전력을 입력시키면 즉각적으로 비밀키를 추정할 수 있어 연산속도를 향상하고 96.7%의 비밀키 추측 정확도를 나타냈다.
우리나라 경량 블록암호 표준인 LEA 알고리듬을 8-비트 데이터 패스의 하드웨어로 구현하고, 구현된 LEA-128 암호 프로세서에 대해 상관관계 전력분석 공격의 취약성을 분석하였다. 본 논문에서 적용된 CPA는 공격을 위해 가정된 라운드키 값으로 계산된 데이터의 해밍 거리와 LEA 암호 프로세서의 전력 소모량 사이의 상관 계수를 분석함으로써 올바른 라운드키 값을 검출한다. CPA 공격 결과로, 최대 상관계수가 0.6937, 0.5507인 올바른 라운드키 값이 검출되었으며, 블록암호 LEA가 전력분석 공격에 취약함이 확인되었다. CPA 공격에 대한 대응 방안으로 TRNG(True Random Number Generator) 기반의 매스킹 방법을 제안하였다. TRNG에서 생성되는 난수를 암호화 연산 중간 값에 더하는 마스킹 기법을 적용한 결과, 최대 상관계수가 0.1293와 0.1190로 매우 작아 잘못된 라운드키 값이 분석되었으며, 따라서 제안된 마스킹 방법이 CPA 공격에 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 중국 표준 블록 암호 알고리즘인 SM4가 부채널 공격에 취약함을 보이고 그에 대한 대응책을 제안하고자 한다. 먼저, SM4는 차분 전력 분석(DPA)과 상관 전력 분석(CPA)에 기반한 공격에 의해 쉽게 비밀 키가 노출됨을 확인하였다. 논문에서는 공격 취약 요소를 분석하고 데이터 마스킹에 기반한 전력 분석 공격 대응 기법을 설계하였다. 제안한 SM4에 대한 1차 마스킹 기법은 딥 러닝 기반의 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용한 공격 프로파일링(profiling) 기반 공격에는 여전히 취약하지만, 차분 전력 분석이나 상관 전력 분석과 같은 비프로파일링(non-profiling) 공격에는 충분히 대응할 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.264-271
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2021
From an information security perspective, protecting sensitive data requires utilizing algorithms which resist theoretical attacks. However, treating an algorithm in a purely mathematical fashion or in other words abstracting away from its physical (hardware or software) implementation opens the door to various real-world security threats. In the modern age of electronics, cryptanalysis attempts to reveal secret information based on cryptosystem physical properties, rather than exploiting the theoretical weaknesses in the implemented cryptographic algorithm. The correlation power attack (CPA) is a Side-Channel Analysis attack used to reveal sensitive information based on the power leakages of a device. In this paper, we present a power Hacking technique to demonstrate how a power analysis can be exploited to reveal the secret information in AES crypto-core. In the proposed case study, we explain the main techniques that can break the security of the considered crypto-core by using CPA attack. Using two cryptographic devices, FPGA and 8051 microcontrollers, the experimental attack procedure shows that the AES hardware implementation has better resistance against power attack compared to the software one. On the other hand, we remark that the efficiency of CPA attack depends statistically on the implementation and the power model used for the power prediction.
Electromagnetic analysis has been made for the design of 3 MJ Compulsator (Compensated Pulsed Alternator, CPA) that will be used as the power supply system of the electrothermal-chemical launcher system. using finite element method with ANSYS/Emag. From the analysis results, it was possible to decide the excitation MMF and the rotor/stator size to obtain the desired output current. And using electromagnetic forces from the analysis results. the stresses on the components of 3 MJ CPA could be analyzed. The detailed design based on the analysis results has been made and the fabrication of 3 MJ CPA is in progress. Before assembling components into 3 MJ CPA. an experiment is being made to check the correspondence between analysis results and measurements.
양자 컴퓨터의 계산 능력을 고려하여 설계된 양자 내성 암호 NTRU는 수학적으로 안전한 암호 조건을 만족하지만 하드웨어 구현 과정에서는 전력 분석 공격과 같은 부채널 공격 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 NTRU의 복호화 과정 중 발생하는 전력 신호를 분석할 경우 개인 키가 노출될 가능성이 있음을 검증한다. 개인 키를 복구하는 데에는 단순 전력 분석 공격(Simple Power Analysis, SPA), 상관 전력 분석 공격(Correlation Power Analysis, CPA)과 차분 딥러닝 분석 공격(Differential Deep Learning Analysis, DDLA)을 모두 적용할 수 있었다. 이러한 전력 부채널 공격에 대응하기 위한 기본적인 대응책으로 셔플링 기법이 있으나 보다 효과적인 방법을 제안한다. 제안 방식은 인덱스별로 곱셈(multiplication)후 누산(accumulation)을 하는 것이 아니라 계수별로 누산 후 덧셈만 하도록 함으로써 곱셈 연산에 대한 전력 정보가 누출되지 않도록 하여 CPA 및 DDLA 공격을 방어할 수 있다.
단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.
최근 미국의 국립표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)는 양자 내성 암호(PQC: Post-Quantum Cryptography, 이하 PQC) 표준화 사업을 진행하여 4개의 표준 암호 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 전자서명 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-Dilithium 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 과정에서 동작하는 다항식 계수별 곱셈 알고리즘을 대상으로 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)나 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 실험을 통해 증명한다. ARM-Cortex-M4 코어에 알고리즘을 탑재하여 실험결과, CPA 공격과 DDLA 공격에서 개인 키 계수를 복구할 수 있음을 확인하였다. 특히 DDLA 공격에서 StandardScaler 전처리 및 연속 웨이블릿 변환을 적용한 전력 파형을 이용하였을 때 공격에 필요한 최소 전력 파형의 개수가 줄어들고 NMM(Normalized Maximum Margin) 값이 약 3배 증가하여 공격 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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