한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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지터에 내성을 갖는 딥러닝 기반 부채널 분석 방안

Deep Learning-based Side-Channel Analysis Method with Resistance to Jitter

  • 김주환 (국민대학교 수학과) ;
  • 김수진 (국민대학교 정보보안암호수학과) ;
  • 우지은 (국민대학교 정보보안암호수학과) ;
  • 박소연 (국민대학교 정보보안암호수학과) ;
  • 한동국 (국민대학교 정보보안암호수학과)
  • Kim, Ju-Hwan (Dept. of Mathematics, Kookmin University) ;
  • Kim, Soo-Jin (Dept. of Information Security, Cryptology, and Mathematics, Kookmin University) ;
  • Woo, Ji-Eun (Dept. of Information Security, Cryptology, and Mathematics, Kookmin University) ;
  • Park, So-Yeon (Dept. of Information Security, Cryptology, and Mathematics, Kookmin University) ;
  • Han, Dong-Guk (Dept. of Information Security, Cryptology, and Mathematics, Kookmin University)
  • 발행 : 2020.05.29
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초록

물리적 정보를 이용해 암호 알고리즘의 비밀정보를 분석하는 부채널분석 분야에서도 딥러닝을 접목한 분석방법들이 활발히 제안되고 있다. 본 논문에서는 소비전력이 시간축상으로 흐트러지는 현상인 지터가 있는 파형을 신경망의 특성을 기반으로 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험적으로 검증하기 위해 지터가 있는 AES-128 파형을 Convolutional Neural Network와 Multi-Layer Perceptron을 기반으로 분석한 결과 제안한 방법을 적용한 신경망은 모든 바이트 키 분석에 성공했으나, 이외의 신경망은 일부 혹은 모든 바이트 키 분석에 실패했다.

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