부채널 분석 중 전력 분석 공격은 가장 실용적이며 강력한 기법으로 알려져 있다. 전력 분석 공격 중 단일 파형공격은 단 하나의 파형을 이용하여 공개키 암호 시스템의 비밀정보를 복원하는 강력한 분석기법으로 최근에 활발히 연구되고 있다. 가장 최근에 Sim 등은 이러한 공격에 높은 안전성을 갖는 새로운 지수승 알고리즘을 소개하였다. 본 논문에서 Sim 등이 제안한 단일 파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘의 취약점을 분석한다. 메시지 블라인딩과 지수 분할 기법에 윈도우 기법을 적용해 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘을 제안하였지만 사전 연산과정에서 발생하는 정보를 이용하여 비밀정보를 복원할 수 있음을 확인하였다. 또한 취약점을 보완하여 단일파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 지수승 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 설계된 알고리즘은 사전 연산 과정에서 실제지수 연산에 사용되는 값들의 재사용을 최소화 하여 충돌 공격에 대해 높은 안전성를 보장한다.
딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.
While the elliptic curve cryptosystem (ECC) is getting more popular in securing numerous systems, implementations without consideration for side-channel attacks are susceptible to critical information leakage. This paper proposes new power attack countermeasures for ECC over Koblitz curves. Based on some special properties of Koblitz curves, the proposed methods randomize the involved elliptic curve points in a highly regular manner so the resulting scalar multiplication algorithms can defeat the simple power analysis attack and the differential power analysis attack simultaneously. Compared with the previous countermeasures, the new methods are also noticeable in terms of computational cost.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.17-28
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2024
As listed as one of the most important requirements for Post-Quantum Cryptography standardization process by National Institute of Standards and Technology, the resistance to various side-channel attacks is considered very critical in deploying cryptosystems in practice. In fact, cryptosystems can easily be broken by side-channel attacks, even though they are considered to be secure in the mathematical point of view. The timing attack(TA) and the simple power analysis attack(SPA) are such side-channel attack methods which can reveal sensitive information by analyzing the timing behavior or the power consumption pattern of cryptographic operations. Thus, appropriate measures against such attacks must carefully be considered in the early stage of cryptosystem's implementation process. The Montgomery multiplier is a commonly used and classical gadget in implementing big-number-based cryptosystems including RSA and ECC. And, as recently proposed as an alternative of building blocks for implementing post quantum cryptography such as lattice-based cryptography, the big-number multiplier including the Montgomery multiplier still plays a role in modern cryptography. However, in spite of its effectiveness and wide-adoption, the multiplier is known to be vulnerable to TA and SPA. And this paper proposes a new countermeasure for the Montgomery multiplier against TA and SPA. Briefly speaking, the new measure first represents a multiplication operand without 0 digits, so the resulting multiplication operation behaves in a very regular manner. Also, the new algorithm removes the extra final reduction (which is intrinsic to the modular multiplication) to make the resulting multiplier more timing-independent. Consequently, the resulting multiplier operates in constant time so that it totally removes any TA and SPA vulnerabilities. Since the proposed method can process multi bits at a time, implementers can also trade-off the performance with the resource usage to get desirable implementation characteristics.
지금까지 제안된 많은 부채널 공격법(Side Channel Attack, SCA) 중 수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 방법은 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나, 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기 및 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 DPA에서 잡음에 의한 영향을 효과적으로 극복하는 새로운 방법을 제안하다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 기존 방식의 DPA와 시간 및 주파수 영역에서 비교한다. 실험을 통해 제안된 전처리 시스템의 성능 평가는 키 해독에 필요한 필요 평문의 수를 기준으로 계산할 경우, 기존의 방식과 비교하여 시간 영역에서 33%, 주파수 영역에서 50%의 성능이 개선되는 등 아주 우수한 결과를 보여주고 있다.
Kim, Tae-Hyun;Han, Dong-Guk;Okeya, Katsuyuki;Lim, Jong-In
ETRI Journal
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제29권5호
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pp.619-632
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2007
Side channel attacks are a very serious menace to embedded devices with cryptographic applications. To counteract such attacks many randomization techniques have been proposed. One efficient technique in elliptic curve cryptosystems randomizes addition chains with binary signed digit (BSD) representations of the secret key. However, when such countermeasures have been used alone, most of them have been broken by various simple power analysis attacks. In this paper, we consider combinations which can enhance the security of countermeasures using BSD representations by adding additional countermeasures. First, we propose several ways the improved countermeasures based on BSD representations can be attacked. In an actual statistical power analysis attack, the number of samples plays an important role. Therefore, we estimate the number of samples needed in the proposed attack.
두 통신자간 정보를 전송함에 있어 기밀성 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 대칭 비밀키를 이용하는 블록데이터 암호화를 수행한다. 데이터 암호 시스템에 대한 전력 분석 공격은 데이터 암호를 위한 디바이스가 구동할 때 발생하는 소비 전력을 측정하여 해당 디바이스에 내장된 비밀키를 찾아내는 부채널 공격 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법인 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘에 기반한 전력 분석 공격을 시도하여 비밀 정보를 복구하는 방법을 제안하였다. 특히, CNN 알고리즘이 이미지 분석에 적합한 기법인 점을 고려하여 1차원의 전력 분석파형을 2차원 데이터로 이미지화하여 처리하는 RP(Recurrence Plots) 신호 처리 기법을 적용하였다. 제안한 CNN 공격 모델을 XMEGA128 실험 보드에 블록 암호인 AES-128 암호 알고리즘을 구현하여 공격을 수행한 결과, 측정한 전력소비 파형을 전처리 과정없이 그대로 학습시킨 결과는 약 22.23%의 정확도로 비밀키를 복구해 냈지만, 전력 파형에 RP기법을 적용했을 경우에는 약 97.93%의 정확도로 키를 찾아낼 수 있었음을 확인하였다.
타원 곡선 암호 시스템의 주요 연산이 스칼라 곱셈 알고리즘은 부채널 분석에 취약함이 보고되어 왔다. 특히 알고리즘이 수행되는 동안 소비되는 전력 패턴 및 방출되는 전자파 패턴을 활용하는 부채널 분석에 취약하다. 이에 다양한 대응 기법이 연구되어 왔으나 데이터 종속 분기 유형, 중간 값에 따른 통계 특성 또는 데이터 간의 상호 관계 기반 공격에 대한 대응 기법 등 주 연산에 대한 대응 기법만 연구되어 왔을 뿐 비밀 키 비트 확인 단계에 대한 대응 기법은 연구되지 않았다. 이에 본 논문에서는 하드웨어로 구현된 이진 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 단일 파형 비밀 키 비트 종속 공격을 수행하여 전력 및 전자 파형을 이용하여 100% 성공률로 비밀 스칼라 비트를 찾을 수 있음을 보인다. 실험은 차분 전력 분석 대응 기법이 적용된 $Montgomery-L{\acute{o}}pez-Dahab$ ladder 스칼라 곱셈 알고리즘[13]을 대상으로 한다. 정교한 사전 전처리가 필요하지 않고 단일 파형만으로도 공격이 가능한 강력한 공격으로 기존 대응 기법을 무력화 시킬 수 있다. 따라서 이에 대한 대응 기법을 제시하고 이를 적용해야 함을 시사한다.
최근에 시간측정, 전력소모측정, 전자기파 방사측정 및 하드웨어적 강제에러주입 등의 부가정보를 사용한 공격 기법들이 연구되어지고 있다. 또한 부채널 정보를 줄이거나 측면공격으로부터 방어하는 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차분전력분석 기법으로 DES 암호 알고리즘 공격에 대하여 실험·분석하였다. 그리고 DES 형태의 DPA 공격에 강한 소프트웨어 구현시의 방어대책을 제안하였다.
화이트박스 환경이란 알고리즘의 내부 정보가 공개된 환경을 말한다. 2002년에 AES 화이트박스 암호가 최초로 발표되었으며, 2016년에는 화이트박스 암호에 대한 부채널 분석인 DCA(Differential Computation Analysis)가 제안되었다. DCA 분석은 화이트박스 암호의 메모리 정보를 부채널 정보로 활용하여 키를 찾아내는 강력한 부채널 공격기법이다. DCA에 대한 대응방안 연구가 국내외에 발표되었지만, DCA 분석에Dummy 연산을 적용하는 하이딩 기법을 실험한 결과와 실제로 평가 또는 분석된 결과가 존재하지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 2002년에 S. Chow가 발표한 WBC-AES 알고리즘에 LUT 형태의 Dummy 연산을 삽입하고, Dummy 크기에 따라서 DCA 분석의 대응의 변화 정도를 정량적으로 평가하였다. 2016년에 제안된 DCA 분석이 총 16바이트의 키를 복구하는 것에 비하여, 본 논문에서 제안하는 대응 기법은 Dummy의 크기가 작아질수록 최대 11바이트의 키를 복구하지 못하는 결과를 얻었으며, 이는 기존의 공격 성능보다 최대 약 68.8% 정도 낮아진 약31.2%이다. 본 논문에서 제안한 대응방안은 작은 크기의 Dummy를 삽입함에 따라서 공격 성능이 크게 낮아지는 결과를 확인할 수 있었으며, 이러한 연구결과는 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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