• 전자통신동향분석
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• 제36권6호
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• pp.78-87
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• 2021

Information technology (IT) has been applied to various fields, and currently, IT devices and systems are used in very important areas, such as aviation, industry, and national defense. Such devices and systems are subject to various types of malicious attacks, which can be software or hardware based. Compared to software-based attacks, hardware-based attacks are known to be much more difficult to detect. A hardware Trojan horse is a representative example of hardware-based attacks. A hardware Trojan horse attack inserts a circuit into an IC chip. The inserted circuit performs malicious actions, such as causing a system malfunction or leaking important information. This has increased the potential for attack in the current supply chain environment, which is jointly developed by various companies. In this paper, we discuss the future direction of research by introducing attack cases, the characteristics of hardware Trojan horses, and countermeasure trends.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.343-350
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• 2016

본 논문에서는 감염된 IP로부터 악성 공격을 감지하고 예방하기 위한 안전하고 효율적인 온칩버스를 기술한다. 대부분의 상호-연결 시스템(온칩버스)은 모든 데이터와 제어 신호가 밀접하게 연결되어있기 때문에 하드웨어 말웨어 공격에 취약하다. 본 논문에서 제안하는 보안 버스는 개선된 아비터, 어드레스 디코딩, 마스터와 슬레이브 인터페이스로 구성되며, AHB (Advanced High-performance Bus)와 APB(Advance Peripheral Bus)를 이용하여 설계되었다. 또한, 보안 버스는 매 전송마다 아비터가 마스터의 점유율을 확인하고 감염된 마스터와 슬레이브를 관리하는 알고리즘으로 구현하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx ISE 14.7을 사용하여 설계하였으며, Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스가 장착된 HBE-SoC-IPD 테스트 보드를 사용하여 검증하였다. TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 39K개의 게이트로 구현되었으며 최대 동작주파수는 313MHz이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.24-26
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• 2013

Undefined Instruction 하드웨어 Trojan 은 정의되지 않은 명령어가 명령어 버스를 통해 CPU 에 유입될 경우 발현되어 CPU 의 전반적인 기능을 마비시킬 수 있는 하드웨어 Trojan 이다. 일반적으로 대부분의 상용화된 CPU 는 Undefined Instruction 에 대한 예외 처리를 지원하는데, ARM 의 경우 파이프 라인의 실행 단계에서 Undefined Instruction 임을 판별한다. 본 연구에서는 파이프 라인의 명령어 추출단계에서 발현되어서 명령어 해독단계에는 다른 명령어를 전달 시킴으로써 Undefined Instruction 예외처리를 피할 수 있는 하드웨어 Trojan 을 설계하고, 이를 방지하는 대응책을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.109-119
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• 2020

FPGA는 초기 제작 후 다시 설계 할 수 있는 반도체로 신호 처리, 자동차 산업, 국방 및 군사 시스템 등과 같은 다양한 임베디드 시스템 분야에서 사용된다. 하지만 하드웨어 설계의 복잡성이 증가하고 설계 및 제조 과정이 세계화됨에 따라 하드웨어에 삽입되는 하드웨어 악성기능에 대한 우려가 커져가고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 많은 탐지 방법들이 제시되었지만, 기존 방법 대부분은 IC칩을 대상으로 하고 있어 IC칩과 구성요소가 다른 FPGA에 적용하기 어렵다. 또한 FPGA 칩을 대상으로 하는 하드웨어 악성기능탐지 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 FPGA의 LUT-level netlist에서 나타나는 하드웨어 악성기능의 정적인 특징을 기계학습을 통해 학습하여 하드웨어 악성기능을 탐지하는 방법을 제시한다.