Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2022.05a
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  • Pages.468-471
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  • 2022
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Machine learning cipher classification using side-channel trace data

부채널 파형 데이터를 사용한 머신러닝 암호 분류

  • Kwon, Hyeok-Dong (Dept. of Information Computer Engineering, Hansung University) ;
  • Kim, Hyun-Ji (Dept. of Information Computer Engineering, Hansung University) ;
  • Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University)
  • 권혁동 (한성대학교 정보컴퓨터공학과) ;
  • 김현지 (한성대학교 정보컴퓨터공학과) ;
  • 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
  • Published : 2022.05.17
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Abstract

부채널 분석은 하드웨어에서 발생하는 빛, 열, 전자기파와 같은 각종 부채널 정보를 이용하는 공격이다. 부채널 분석은 강력한 보안 위협에 속하지만, 부채널 정보 분석에 오랜 시간과 노력이 소요된다. 때문에 부채널 분석에 머신러닝을 접목하고자 하는 연구가 진행되었다. 머신러닝은 대량의 데이터를 학습하고 패턴을 파악하는데 용이하기 때문에 대량의 부채널 정보를 분석하는데 유리하다. 본 논문에서는 부채널 파형 데이터를 사용하여 암호 분류를 하는 머신러닝 모델을 소개한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 100%).