As side-channel analysis and machine learning algorithms share the same objective of classifying data, numerous studies have been proposed for adapting machine learning to side-channel analysis. However, a drawback of machine learning algorithms is that their performance depends on human engineering. Therefore, recent studies in the field focus on exploiting deep learning algorithms, which can extract features automatically from data. In this study, we survey recent advances in deep learning-based side-channel analysis. In particular, we outline how deep learning is applied to side-channel analysis, based on deep learning architectures and application methods. Furthermore, we describe its properties when using different architectures and application methods. Finally, we discuss our perspective on future research directions in this field.
In this paper, we first investigate the side channel analysis attack resistance of various FPGA hardware implementations of the ARIA block cipher. The analysis is performed on an FPGA test board dedicated to side channel attacks. Our results show that an unprotected implementation of ARIA allows one to recover the secret key with a low number of power or electromagnetic measurements. We also present a masking countermeasure and analyze its second-order side channel resistance by using various suitable preprocessing functions. Our experimental results clearly confirm that second-order differential side channel analysis attacks also remain a practical threat for masked hardware implementations of ARIA.
최근 사물인터넷 기술의 발전과 함께 하드웨어 디바이스에서 측정하는 센싱 데이터를 보호하기 위해 다양한 방식의 암호화 알고리즘을 채택하고 있다. 그 중 전 세계에서 가장 많이 사용하는 암호화 알고리즘인 AES(Advanced Encryption Standard) 또한 강력한 안전성을 바탕으로 많은 디바이스에서 사용되고 있다. 하지만 AES 알고리즘은 DPA(Differential Power Analysis), CPA(Correlation Power Analysis) 같은 부채널 분석 공격에 취약하다는 점이 발견되었다. 본 논문에서는 부채널 분석 공격 대응방법 중 가장 널리 알려진 마스킹 기법을 적용한 AES 알고리즘의 소프트웨어 최적화 구현 기법을 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권6호
/
pp.288-296
/
2022
Side-channel attacks are a quiet mighty type of attack that targets specific physical implementations vulnerabilities. Even though several researchers have examined diverse means and methods of detecting side-channel attacks, at the present time a systematic review of these approaches does not exist. The purposes of this paper are to give an extensive analysis of literature on side-channel attack detection and offer intuitiveness from past research studies. In this study, a literature survey is conducted on articles related to side-channel attack detection between 2020 and 2022 from ACM and IEEE digital libraries. From the 10 publications included in the study, it appears they target either a single type of side-channel attacks or multiple types of side-channel attacks. Therefore, a vital review of each of the two categories is provided, as well as possible prospective research in this field of study.
스마트카드 등과 같은 모바일 기기에 구현된 암호 알고리즘은 수학적 안전성뿐만 아니라 부채널 공격에 대한 안전성도 함께 고려되어야 한다. 부채널 공격이란 구현된 암호 알고리즘의 연산 과정 중에 발생하는 부채널 정보를 이용해서 비밀 정보를 알아내는 공격 방법이다. 특히 전력분석 공격은 암호 연산 수행시 발생하는 전력 소비량의 변화를 측정함으로써 암호 기기 내부의 비밀 정보를 알아내는 공격법으로 이에 대한 여러 가지 대응 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 블록 암호 알고리즘 구현시 전력분석 공격 및 글리치 공격을 방어할 수 있는 게이트 레벨 기법을 새롭게 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 AES 블록 암호 알고리즘을 전력분석 공격 및 글리치 공격에 안전하게 구현할 수 있는 방법을 제시한다.
Channel girder bridges that consist of a deck slab and two side beams are good choices for railway bridges and urban rail transit bridges when the vertical clearance beneath the bridge is restricted. In this study, the behavior of simply supported channel girder bridges was theoretical studied based on the theory of elasticity. The accuracy of the theoretical solutions was verified by the finite element analysis. The global bending of the channel girder and the local bending of the deck slab are two contributors to the deformations and stresses of the channel girder. Because of the shear lag effect, the maximum deflection due to the global bending could be amplified by 1.0 to 1.2 times, and the effective width of the deck slab for determining the global bending stresses can be as small as 0.7 of the actual width depending on the width-to-span ratio of the channel girder. The maximum deflection and transversal stress due to the local bending are obtained at the girder ends. For the channel girders with open section side beams, the side beam twist has a negligible effect on the deflections and stresses of the channel girder. Simplified equations were also developed for calculating the maximum deformations and stresses.
딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 사전에 소비전력과 같은 부채널 정보와 중간값과의 관계를 신경망이 학습한 뒤, 학습된 신경망을 이용하여 공격 파형의 비밀키를 찾아내는 기법이다. 최근에는 실제 부채널 분석 환경을 고려하기 위하여 교차 디바이스 환경에서의 분석 방안들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 환경은 프로파일링 디바이스와 공격 디바이스의 칩이 다르면 공격 성능이 낮아지는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공격자가 프로파일링 디바이스와 다른 칩을 가지는 공격 디바이스를 가지고 있는 환경을 이종 디바이스라고 정의하고, 이러한 환경을 고려한 분석 방안을 제안하고자 한다. 프로파일링 데이터와 공격 데이터에서 발생하는 도메인 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응을 사용하였다. 또한, 각 데이터의 특징을 잘 추출하기 위하여 여러 전처리 데이터와 원본 데이터를 학습하는 신경망 구조인 MCNN를 이용하였다. 이종 디바이스 환경을 구성하기 위해 8-bit 기반 프로세서 1개, 32-bit 기반 프로세서 5개를 이용하여 AES-128 전력 파형을 수집하였다. 제안한 방법론을 적용한 신경망과 적용하지 않은 신경망의 공격 성능을 비교했을 때, 제안한 방법론을 적용한 신경망의 최소 분석 파형 수가 최대 25배 이상 낮아졌다.
사물인터넷은 다양한 장비에서 통신이 가능해야 한다. 사물인터넷 통신환경에서도 보안적인 요소를 고려해야하기 때문에 다양한 장비에 알맞은 암호 알고리즘이 필요하다. 그러므로 경량 블록 암호 알고리즘은 임베디드 플랫폼 사이에서 안전한 통신을 위하여 필수적이다. 그러나 이러한 환경에서 사용되는 경량블록알고리즘은 부채널 분석에 대한 취약점이 존재할 수 있다. 그렇기 때문에 부채널 대응기법을 고려하지 않을 수가 없다. 본 논문에서는 국산 경량암호 알고리즘인 ARX구조의 HIGHT 알고리즘에 대한 1차 전력분석 방법들을 제시하고 그 취약점을 확인한다. 또한, 1차 전력분석에 안전하도록 HIGHT를 설계하는 방법을 제안한다. 마지막으로, AES 와의 성능비교를 통하여 얼마나 효율성을 갖는지에 대해서 설명한다.
정보보호를 위한 암호 시스템을 임베디드 장치에서 개발할 경우 발생할 수 있는 구현상의 문제점을 이용하여 비밀키를 추출하기 위한 여러 부채널 공격들이 시도되어 왔다. 특히, 공개 키 암호 시스템에서 사용하는 멱승(exponentiation) 연산은 기본적으로 곱셈과 자승으로 구현되어 왔으나, 최근 부채널 공격에 대응하기 위한 방법으로 곱셈을 자승 연산으로 대체하는 새로운 Square Always 멱승 알고리듬이 제안되었다. 본 논문에서는 현재까지 부채널 공격에 안전하다고 알려진 Right-to-Left형태의 Square Always 멱승 알고리듬을 공격할 수 있는 기지 전력 충돌 분석(Known Power Collision Analysis) 공격과 변형된 Doubling 공격을 제안한다. 또한, 오류 주입 공격 후 충돌 쌍을 찾아내는 전력 분석 기법을 이용하여 비밀 키를 찾아낼 수 있는 충돌 기반의 조합 공격(Collision-based Combined Attack)을 제안한다. 그리고 Square Always 멱승 알고리듬이 제안한 부채널 공격들에 의해 취약한 특성을 가지고 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
암호 알고리즘에 대한 부채널 검증 필요성 증가로 인하여 이를 수행할 수 있는 부채널 검증 시스템이 여러 국내외 연구소에서 개발되고 있으며, 보안 제품의 인증 평가 수단을 목적으로 한 상용 제품도 판매되고 있다. 하지만, 스마트 카드와 같은 특정 보안 디바이스가 아닌 경우, 다양한 구동 환경으로 인하여 보안 디바이스에 대한 부채널 검증 보드 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 국내 부채널 분석 시스템 개발을 목표로 진행된 KLA-SCARF 프로젝트의 부채널 검증 보드들의 구현과 특징에 대하여 기술하고자 한다. 이는 다양한 보안 디바이스 환경에서 부채널 분석 장비를 개발하고자 하는 연구자에게 방향을 제시할 수 있으리라 본다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.