• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.185-189
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• 2003

최근 스마트카드에 대한 수요가 증가함에 따라 스마트카드에 대한 보안상의 문제가 대두되고 있다. 스마트카드의 안전성을 위협하는 공격 방법 중 전력공격은 가장 강력한 공격으로 많은 연구가 되고 있다. 본 논문에서는 전력분석 공격의 한 방법인 MESD 공격에 대해 알아보고 이에 대한 대응 방법으로 제안된 RSM 알고리듬에 대해 알아본다. 또한 이 알고리듬의 연산 속도 향상을 위해 folding 기법을 사용한 알고리듬에 대해서도 알아보고 MESD 공격에 안전한지를 실험을 통해 검증한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.169-173
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• 2003

스마트카드는 내부의 암호 알고리듬이 수행될 때, 비밀키와 관련된 여러 가지 물리적인 정보가 누출될 가능성이 있다. 이러한 물리적 정보를 이용하는 전력분석공격은 현재 많은 이론적 분석, 실험 및 대응방법이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 국내외 하드웨어적인 전력분석공격 실험 및 대응방법에 대한 최신 연구동향을 분석하고자 한다. 연산과정과 데이터의 해밍 웨이트에 따른 실험 동향을 예측한 후 하드웨어 대응방법들에 대한 동향과 문제점들을 기술한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.27-35
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• 2011

무선 센서 네트워크(wireless sensor network)의 센서 노드는 특성상 전력 소모량, 전송 속도 및 도달 거리 등이 고려되어 설계되야 하며, 여러 형태의 공격(도청, 해킹, 가입자 비밀정보 유출, 서비스 도착상태 등)에 안전해야 한다. 최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Rabbit 알고리듬은 ISO/IEC 18033-4 기술분야에 추가 선정되었으며 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 스트림 암호이다. 이러한 Rabbit 알고리듬은 이론적 분석에 의해 부채널분석 공격에 대한 복잡도가 중간수준(medium)으로 평가됨에 따라, 본 논문에서는 Rabbit에 대한 전력분석 공격방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 고성능 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128 L)를 장착한 IEEE 802.15.4/ZigBee 보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.163-165
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• 2016

AES-128 블록 암호에 대해 상관관계 전력분석 공격을 통해 비밀키를 추출할 수 있는 보안공격 시스템의 프로토타입을 개발했다. Verilog HDL로 모델링된 AES-128 암호 코어의 RTL 시뮬레이션을 통해 switching activity 정보를 추출하고, 이를 PowerArtist 툴을 이용하여 순시 전력을 도출하였다. 추출된 순시 전력으로부터 출력 레지스터의 hamming Weight 모델링과 상관관계 분석을 통해 128 비트의 비밀키 중 일부를 획득하는 보안공격 시스템을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.11-15
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 그 환경을 구성하는 주요 디바이스들에 대하여 물리적인 공격을 통해 내부에 존재하는 비밀키 값과 같은 중요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있는 보다. 효율적인 2차 차분전력분석 기법을 제안한다. 이 기법은 마스킹이 적용된 디바이스에서도 쉽게 그 키 값을 찾아내는 기법으로 기존의 전처리함수를 이용한 2차 차분전력분석 공격 기법과 제안하는 전처리함수를 적용한 기법을 실제로 각각 구현하여 성능을 분석하고 비교함으로써 제안하는 전처리함수를 이용하여 2차 DPA 공격을 했을 때 기존의 공격보다 더 강화되고 위협적인 물리적 공격임을 실험적으로 검증한다.

• 정보보호학회지
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• 제15권2호
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• pp.54-62
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• 2005

기존의 신용카드 등이 최근에는 암호 기능을 갖춘 스마트카드로 대체되고 있다 그러나 스마트카드의 제한적인 연산기능으로 인하여 탑재되는 암호 알고리즘을 고속화하여 탑재해야 하는데, 이렇게 고속화된 암호 알고리즘은 사이드 채널 공격(Side Channel analysis)에 취약점을 갖는다. 암호 알고리즘의 동작 중에 시간차, 전자파, 전력 등 부가적으로 얻어지는 정보를 분석하는 사이드 채널 공격은 이론적으로 안전성이 증명된 알고리즘에서도 구현상의 문제로 인하여 공격이 가능하기 때문에 그 위험성이 매우 높다. 본 고에서는 2003년 신규 정보보호제품 평가대상으로 확대된 스마트 카드의 안전성 평가방안에 대하여 설명하고 스마트카드 상에서 공격 가능한 사이드 채널 공격을 타이밍 공격, 오류삽입 공격, 단순/차분 전력분석 공격으로 나누어 기술하고 이러한 공격에 대한 대응기법을 소개한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.1-8
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• 2003

전력 분석 공격은 스마트 카드를 사용하는 암호 시스템에 대한 물리적 공격이다. 본 논문에서는 타원곡선 암호 알고리듬을 사용하는 스마트 카드가 비밀키를 NAF(non-odjacent form)로 부호화하여 사용하여도 차분 전력분석 공격에 대응할 수 없음을 실험을 통하여 제시하였다. 공격 대상인 비밀키를 모르는 스마트 카드에서 암호 알고리듬 동작 시점부터 측정된 평균전력 신호와 비밀키 변경이 가능한 스마트 카드에서 측정된 평균 전력 신호를 차분함으로써 비밀키를 한 비트씩 순차적으로 알아낼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.159-168
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• 2010

전력 분석 공격의 다양한 대응법들 중 대칭키 암호의 경우, 암/복호화, 키 스케쥴링의 연산 도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 대칭키 암호는 Boolean 연산과 Arithmetic연산이 섞여 있으므로 마스킹 형태 변환이 불가피하다. Messerges에 의해서 일반적인 전력 분석 공격에 안전한 마스킹 형태 변환 알고리즘이 제안되었고 이에 대한 취약성이 보고되었다. 본 논문에서는 Messerges가 제안한 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대한 기존 전력 분석 공격이 불가능함을 보이고 새로운 전력 분석 공격 방법을 제안한다. 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대하여 강화된 DPA와 CPA 공격 방법을 제시한 뒤 시뮬레이션 결과로써 제안하는 공격 방법으로 실제 분석이 가능함을 확인한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1091-1102
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• 2014

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.997-1006
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• 2019

본 논문에서는 기존 전력 분석 공격의 어려움과 비효율성을 극복하기 위해 딥 러닝 기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron) 알고리즘을 기반으로 한 공격 모델을 사용하여 암호 디바이스의 비밀 키를 찾는 공격을 시도하였다. 제안하는 전력 분석 공격 대상은 XMEGA128 8비트 프로세서 상에서 구현된 AES-128 암호 모듈이며, 16바이트의 비밀 키 중 한 바이트씩 복구하는 방식으로 구현하였다. 실험 결과, MLP 기반의 전력 분석 공격은 89.51%의 정확도로 비밀 키를 추출하였으며 전처리 기법을 수행한 경우에는 94.51%의 정확도를 나타내었다. 제안하는 MLP 기반의 전력 분석 공격은 학습을 통한 feature를 추출할 수 있는 성질이 있어 SVM(Support Vector Machine)과 같은 머신 러닝 기반 모델보다 우수한 공격 특성을 보임을 확인하였다.