• 제목/요약/키워드: 전력분석 공격

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부채널 분석을 이용한 원거리 사용자 인증 기법의 사전공격 (Dictionary attack of remote user authentication scheme using side channel analysis)

  • 김용훈;윤택영;박영호;홍석희
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.62-68
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    • 2008
  • 원거리 사용자 인증 기법은 원거리에 존재하는 사용자의 인증을 제공하는 프로토콜이다. 2007년 Wang 등은 2004년 Ku 등의 원거리 사용자 인증 기법이 전력분석과 같은 부채널 공격을 사용해 카드의 비밀값을 알아 낸 후 이 정보를 기반으로 사전 공격이 가능함을 보였다. 또한 Wang 등은 이러한 문제점을 개선해 공격자가 스마트카드에 저장된 정보를 획득하게 되는 경우에도 안전한 원거리 인증 기법을 제안했다. 본 논문에서는 Wang 등의 원거리 사용자 인증 기법을 분석한다. Wang 등이 제안한 기법은 부채널 분석과 같은 방법으로 카드 내에 있는 정보가 공격자에게 유출되더라도 사전 공격에 안전하다고 주장되었으나 그러한 카드 내부의 정보가 공격자에게 유출되는 경우 적용 가능한 사전 공격방법을 제안한다.

주성분 분석 기반의 CPA 성능 향상 연구 (A Study on CPA Performance Enhancement using the PCA)

  • 백상수;장승규;박애선;한동국;류재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.1013-1022
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    • 2014
  • 상관관계 전력 분석(Correlation Power Analysis, CPA)은 암호장비에서 알고리즘이 수행될 때 누설되는 전력 소비 신호와 알고리즘의 중간 계산 값의 상관도를 이용하여 비밀키를 추출하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 누설된 전력 소비의 시간적인 동기 또는 잡음에 의해 공격 성능이 영향을 받는다. 최근 전력 분석의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술이 연구되어지고 있으며, 그 중 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술이 제안되었다. 주성분 분석 기반의 신호 압축은 주성분 선택 방법에 따라 분석 성능에 영향을 주기 때문에 주성분 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 CPA의 성능 향상을 위해 전력 소비와의 상관도가 높은 주성분을 선택하는 주성분 선택 기법을 제안한다. 또한 각 주성분이 갖는 특징이 다르다는 점을 이용한 주성분 기반 CPA 분석 기법을 제안하고, 기존 방법과 제안하는 방법의 실험적인 분석을 통해 공격 성능이 향상됨을 보인다.

Improved real-time power analysis attack using CPA and CNN

  • Kim, Ki-Hwan;Kim, HyunHo;Lee, Hoon Jae
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.43-50
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    • 2022
  • CPA(Correlation Power Analysis)는 암호 알고리즘이 탑재된 공격 대상 장비의 미세한 소비전력을 측정하여 90% 이상의 확률로 암호 알고리즘에 사용된 비밀키를 추측하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 통계를 기반으로 분석을 수행하기 때문에 반드시 많은 양의 데이터가 요구된다. 따라서 CPA는 매회 공격을 위해 약 15분 이상 소비전력을 측정해야만 한다. 본 논문에서는 CPA의 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 입력데이터를 축적하고 결과를 예측할 수 있는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 방법을 제안한다. 사전에 공격 대상 장비의 소비전력을 수집 및 학습을 통해 임의의 소비전력을 입력시키면 즉각적으로 비밀키를 추정할 수 있어 연산속도를 향상하고 96.7%의 비밀키 추측 정확도를 나타냈다.

RISC-V 프로세서에 대한 전력 분석 완화 기법 연구 (A study of Power analysis Attack Mitigation for RISC-V processor)

  • 강기봉;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.358-361
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    • 2024
  • 2010 년 UC Berkely 에서 개발한 RISC-V ISA 는 x86, Arm 과 다르게 Free Open-source 라는 장점으로 인해 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. RISC-V ISA 는 RISC 명령어셋을 활용하며 서버 및 데스트탑 CPU 부터 IoT 디바이스까지 여러 방면에서 상용을 위한 노력이 계속되고 있다. 하지만 상용 CPU 에 비해 부채널 공격 방어 기법이 제한적으로 구현되어 있는 것을 확인하였고 특히 부채널 공격 중 전력 분석(Power Analysis)에 대한 방어 기법이 부족한 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 RISC-V 를 포함한 여러 아키텍처에 대해 전력 분석 및 하드웨어 방어 기법을 분석하고, RISC-V에 추가적으로 적용되어야 할 방어 기법에 대해 서술한다.

부채널 공격에 대한 대응기술 분석 (Analysis in Technological Responses to Side-channel Attack)

  • 강영진;조정복;이훈재
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.219-222
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    • 2013
  • 현재 부채널 공격은 P. Kocher에 의해 제안된 공격 방법으로 암호 알고리즘 자체의 안전성이 높다고 하더라도 암호 알고리즘이 구현된 방법이나 구현된 환경에 따라 적용이 가능한 공격법이다. 이러한 부채널 공격은 정보보호 장치의 전력(전압), 실행시간, 오류 출력, 소리 등의 변화를 측정해 각종 정보의 이진코드를 읽어내어 통계적인 방법으로 중요한 정보를 분석함은 물론 위 변조까지 가능하다. 따라서 본 논문에서는 부채널 공격 기법 중에 하나인 SPA 공격 기법과 DPA공격 기법을 살펴보고 현재까지 나온 최신 대응 기술들을 분석하고자 한다.

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Skinny-128-384와 Romulus-N의 SITM 공격 (SITM Attacks on Skinny-128-384 and Romulus-N)

  • 박종현;김종성
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.807-816
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    • 2022
  • SITM (See-In-The-Middle)은 부채널 정보를 차분 분석에 활용하는 분석 기법이다. 이 공격은 블록암호 구현시 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 전력 파형을 수집하여 공격자의 차분 패턴을 만족하는 평문 쌍을 선별하고 이를 차분 분석에 활용하여 키를 복구한다. NIST 경량 암호 표준화 공모사업의 최종 후보 중 하나인 Romulus는 Tweakable 블록암호 Skinny-128-384+를 기반으로 한다. 본 논문에서는 SITM 공격을 14-라운드 부분 마스킹 구현된 Skinny-128-384에 적용하였다. 이 공격은 기 제안된 결과보다 depth를 한 라운드 증가한 것뿐만 아니라 시간/데이터 복잡도를 214.93/214.93으로 줄였다. Depth는 전력 파형을 수집하는 블록암호의 라운드 위치를 뜻하며, 이 공격에 대응하기 위해 부분 마스킹 기법 적용 시 필요한 적절한 마스킹 라운드 수를 측정할 수 있다. 더 나아가 공격을 Romulus의 Nonce 기반 AE 모드 Romulus-N으로 확장하였으며, Tweakey의 구조적 특징을 이용하면 Skinny-128-384보다 적은 복잡도로 공격할 수 있음을 보인다.

Square Always 멱승 알고리듬에 대한 부채널 공격 (Side-Channel Attacks on Square Always Exponentiation Algorithm)

  • 정승교;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.477-489
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    • 2014
  • 정보보호를 위한 암호 시스템을 임베디드 장치에서 개발할 경우 발생할 수 있는 구현상의 문제점을 이용하여 비밀키를 추출하기 위한 여러 부채널 공격들이 시도되어 왔다. 특히, 공개 키 암호 시스템에서 사용하는 멱승(exponentiation) 연산은 기본적으로 곱셈과 자승으로 구현되어 왔으나, 최근 부채널 공격에 대응하기 위한 방법으로 곱셈을 자승 연산으로 대체하는 새로운 Square Always 멱승 알고리듬이 제안되었다. 본 논문에서는 현재까지 부채널 공격에 안전하다고 알려진 Right-to-Left형태의 Square Always 멱승 알고리듬을 공격할 수 있는 기지 전력 충돌 분석(Known Power Collision Analysis) 공격과 변형된 Doubling 공격을 제안한다. 또한, 오류 주입 공격 후 충돌 쌍을 찾아내는 전력 분석 기법을 이용하여 비밀 키를 찾아낼 수 있는 충돌 기반의 조합 공격(Collision-based Combined Attack)을 제안한다. 그리고 Square Always 멱승 알고리듬이 제안한 부채널 공격들에 의해 취약한 특성을 가지고 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

스마트그리드 네트워크에서 가용성 보장 메커니즘에 관한 연구: 신호정보를 이용한 공격 및 공격노드 검출 (Study on Availability Guarantee Mechanism on Smart Grid Networks: Detection of Attack and Anomaly Node Using Signal Information)

  • 김미희
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.279-286
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    • 2013
  • 최근 전력 수요의 급증으로 인한 전력난은 효율적 전력 사용을 위한 스마트그리드 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 스마트그리드 네트워크의 필수구성요소인 스마트미터기의 가용성 취약점에 대한 실험적 내용이 보고되고 있다. 따라서 안전한 스마트그리드의 실현가능성을 위한 가용성 보호 메커니즘 고안이 필수불가결하다. 본 논문에서는 스마트그리드 구조 및 트래픽패턴의 특징 분석을 통해 스마트미터기에 대한 가용성 침해 공격을 탐지하고, 이상 트래픽을 발생하는 공격노드를 검출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안하는 탐지 메커니즘은 공격 탐지를 수행하는 시스템의 탐지 부하를 줄이고 적은 샘플 수에도 높은 탐지율을 제공하기 위해 근사엔트로피 기법을 사용한다. 또한 공격노드가 공격트래픽에서 변경할 수 없는 물리정보(CIR 또는 RSSI 등)를 이용하여 공격 탐지 및 공격노드 검출을 수행한다. 마지막으로 본 논문 제안 기법에 대한 시뮬레이션 결과, 탐지 성능과 실현가능성을 보인다.

ACT를 이용한 AMI 보안 분석 (Security Analysis of AMI Using ACT)

  • 위미선;김동성;박종서
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.639-653
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    • 2013
  • 스마트 그리드는 기존 전력망에 IT 기술을 접목하여 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망으로 미국, 유럽, 일본 등 전 세계적으로 기술개발이 이루어지고 있으며 실증사업을 추진하고 있다. 최근 스마트 그리드에 대한 공격 사례가 증가되고 있으며 개인정보의 사용 및 유출의 피해가 높아지고 있다. 전력망이 더욱 복잡해지고 상호 연결됨에 따라 보안 분석과 평가에 대한 노력이 점차 중요해지고 있다. 본 논문에서는 스마트 그리드의 핵심 기술인 AMI(Advanced Metering Infrastructure)의 공격과 공격에 대한 대응책을 ACT(Attack Countermeasure Tree)를 이용하여 모델링 하였다. 보안 분석은 확률이 있는 경우와 확률이 없는 경우로 나누어서 수행하였다. 이러한 모델을 가지고 SHARPE(Symbolic Hierarchical Automated Reliability and Performance Evaluator)로 구현하여 다양한 경우의 확률과 ROA, ROI, Structure Importance, Birnbaum Importance에 대해 계산하였다.

부채널 분석을 이용한 DNN 기반 MNIST 분류기 가중치 복구 공격 및 대응책 구현 (Weight Recovery Attacks for DNN-Based MNIST Classifier Using Side Channel Analysis and Implementation of Countermeasures)

  • 이영주;이승열;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권6호
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    • pp.919-928
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    • 2023
  • 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.