전력 분석 공격은 물리적 장치에 내장된 암호 알고리듬을 수행할 때 발생하는 부채널 전력 정보를 이용하여 사용자의 비밀 키를 찾아내는 공격 기법이다. 특히, RSA와 같은 공개 키 암호 시스템에 사용되는 멱승은 수백 번의 모듈라 곱셈으로 이루어져 있는데 이 연산이 전력 분석 공격의 목표가 되어 왔다. 최근에는 동일한 입력을 가지는 두 개의 모듈라 곱셈에서 발생한 전력의 상관 분석을 통해 비밀 키를 추출하는 공격이 제안되었다. 본 논문에서는 모듈라 곱셈의 입력충돌에 기반한 부채널 공격의 원리를 살펴보고 정규화 특성을 갖는 멱승 알고리듬에 대한 취약성을 분석하였다. 또한, 충돌 입력쌍을 이용한 상관 전력 분석 공격을 포함한 기존 부채널 공격에 대응할 수 있는 효율적인 멱승 방법을 제안하고 안전성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.
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.
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.
최근 정보보호 장치를 이용하여 암호 알고리듬을 수행할 경우 부채널 공격과 오류 주입 공격을 결합한 물리적 조합 공격에 의해 비밀 키가 노출될 수 있음이 밝혀졌다. 특히, RSA 암호 시스템에서 수행하는 멱승 연산에 대해 한 번의 오류 주입과 전력 분석을 통해 조합 공격이 가능하다. 본 논문에서는 SPA(Simple Power Analysis)와 FA(Fault Attack)을 방어하기 위해 제안되었던 BNP(Boscher, Naciri, and Prouff) 멱승 알고리듬이 조합 공격에 취약함을 보이고자 한다. 또한, 오류 확산 기법에 기반하여 개인 키를 랜덤화시키는 대응 방안을 제안한다.
현재 정보보호에 대한 중요성이 부각되고 있으며 u-Korea 또는 유비쿼터스 IT 시대에서는 정보보호가 더욱 중요시 되고 있으며, 특히 소형 암호 장치에 있어서 핵심이 되는 암호 알고리즘의 보안성이 중요한 부분이지만 전력분석공격은 암호 알고리즘 자체의 안전성이 높다고 하더라도 암호 알고리즘이 구현된 방법이나 구현된 환경에 따라 적용이 가능한 공격이다. 이에 본 논문에서는 전력분석공격에 대하여 설명하고, 실험환경을 분석 하고자 한다.
지금까지 부채널 분석은 스마트카드, 전자여권, e-ID 카드와 같은 Chip 기반의 보안 디바이스의 키를 해독하는 데 효과적임이 알려져 왔다. 이에 대한 실용적인 대응법으로 마스킹기법과 셔플링 기법을 혼용한 방법들이 제안되었다. 최근 S.Tillich는 마스킹과 셔플링 기법이 적용된 AES를 Template Attack(TA)을 이용한 biased-mask 공격기법으로 분석하였다. 하지만, S.Tillich 분석 기법을 적용하기 위해서는 사전에 masking 값에 대한 template 정보를 수집하여야 한다는 가정이 필요하다. 뿐만 아니라 분석 대상이 되는 masking 값의 시간 위치를 정확하게 알고 있어야 분석 성공 확률이 높아진다. 본 논문에서는 masking 값에 대한 시간 위치 정보와 이에 대한 template 정보를 활용하지 않고도 마스킹-셔플링 기반한 AES 대응법을 해독하는 새로운 편중전력분석 (Biasing Power Analysis, BPA)를 제안한다. 실제로 MSP430칩에서 구동되는 마스킹-셔플링 기반의 AES 대응법의 파형으로부터 BPA 공격을 통해 비밀키 128비트를 해독하는 실험을 성공하였다. 본 연구의 결과는 차세대 ID 카드 등에 활용될 스마트 칩에 대한 물리적 안전성 검증에 효율적으로 활용될 것으로 사료된다.
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.
A side channel analysis is a very efficient attack against small devices such as smart cards and wireless sensor nodes. In this paper, we propose an efficient key detection method using a peak selection algorithm in order to find the advanced encryption standard secret key from electromagnetic signals. The proposed method is applied to a correlation electromagnetic analysis (CEMA) attack against a wireless sensor node. Our approach results in increase in the correlation coefficient in comparison with the general CEMA. The experimental results show that the proposed method can efficiently and reliably uncover the entire 128-bit key with a small number of traces, whereas some extant methods can reveal only partial subkeys by using a large number of traces in the same conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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