최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
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.
우리나라 경량 블록암호 표준인 LEA 알고리듬을 8-비트 데이터 패스의 하드웨어로 구현하고, 구현된 LEA-128 암호 프로세서에 대해 상관관계 전력분석 공격의 취약성을 분석하였다. 본 논문에서 적용된 CPA는 공격을 위해 가정된 라운드키 값으로 계산된 데이터의 해밍 거리와 LEA 암호 프로세서의 전력 소모량 사이의 상관 계수를 분석함으로써 올바른 라운드키 값을 검출한다. CPA 공격 결과로, 최대 상관계수가 0.6937, 0.5507인 올바른 라운드키 값이 검출되었으며, 블록암호 LEA가 전력분석 공격에 취약함이 확인되었다. CPA 공격에 대한 대응 방안으로 TRNG(True Random Number Generator) 기반의 매스킹 방법을 제안하였다. TRNG에서 생성되는 난수를 암호화 연산 중간 값에 더하는 마스킹 기법을 적용한 결과, 최대 상관계수가 0.1293와 0.1190로 매우 작아 잘못된 라운드키 값이 분석되었으며, 따라서 제안된 마스킹 방법이 CPA 공격에 강인함을 확인하였다.
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Salsa20/12 알고리즘은 제한된 메모리의 8비트 MCU 상에서 AES보다 우수한 성능을 보여주는 스트림 암호이다. 또한 이론적 분석에 따르면 시차분석공격에 대한 취약성은 없으며, 전력분석 공격의 어려움에 대해서는 하위수준(low)로 평가되었으나, 현재까지 실제 전력분석 공격의 연구 결과가 발표된 바 없다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 기반 Salsa20/12 에 대한 상관도 전력분석 공격 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128L)를 장착한 실험보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.
As the low power GPS signal is susceptible to interference, interference can seriously degrade the performance of GPS receiver. This paper designs a ANIEF(Adaptive Narrowband Interference Excision in Frequency domain) filter that removes narrow band interferences with low signal loss. This filter uses the pre-correlation technique and attempts to filter out the interference in the frequency domain. The interference excision performance of the designed filter is evaluated for various interferences using the ANIEF filter inserted GPS software receiver and the interference generator. Interferences considered in this paper are single-tone CWI(Continuous Wave Interference), multi-tones CWI, pulsed CWI, and swept CWI. The narrowband interference excision filter in frequency domain is very effective against various interferences and the strong interference with a simple structure. However, the signal power loss is unavoidable while transforming. In this paper, the hamming window and overlap technique are adopted to reduce the signal power loss. Finally, the interference excision performance and the reduced signal power loss of the ANIEF filter are shown.
본 논문에서는 광 코드 분할 다중화방식 (OCDMA)에서 사용할 수 있는 ‘파장’과 ‘시간’영역에서는 준 직교 성질을 가지는 다파장 2 차원 코드의 구성 방법을 새로이 제안하였다. ‘파장’과‘시간’영역에서 직교 특성을 가지는 다파장 OCDMA 방삭은 동시 사용자의 수나 오류 확률 등의 여러 측면에서 기존이 다중 사용자 접속 방식에 비해 우수한 성능을 보인다. 특히, 새로 제안된 코드는 브래그 격자를 이용한 광학적 신호 처리 기법으로 생성, 해독 될 수 있어 전기적 신호 처리로 인한 병목 현상을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
음악 검색을 서비스하기 위해서는 핑거프린트 정합 정확도가 중요하다. 본 논문에서는 파워 가중치를 이용하여 오디오 핑거프린트 정합 성능을 제고하고자 한다. 파워 가중치는 핑거프린트 비트 추출 과정에서 유실되는 정보를 이용하여 구한 핑거프린트 비트의 예측 강인도이다. 기존 파워 마스크 방법은 저장 공간을 줄이기 위해서 이진화를 통해서 강인한 비트와 연약한 비트로 나눈다. 본 논문에서는 정합 성능을 향상시키기 위해서 실수 값 형태의 파워 가중치를 사용하는 방법을 제안한다. 또한 시간축 방향으로 연관성이 강한 파워 가중치의 특성을 이용하여 압축하여 저장공간을 줄일 수 있도록 한다. 공개된 음악 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안된 파워 웨이트가 오디오 핑거프린트 정합성능을 제고함을 확인하였다.
본 논문에서는 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도를 GF(2)상의 다항식 곱셈을 표현하는 행렬식의 행과 열의 해밍 가중치를 이용하여 정의한다 차분공격에 강한 블록 암호 알고리즘을 만들기 위해서는 치환계층과 확산계층의 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도가 높아야함을 실험을 통하여 보인다. 실험 결과를 활용하여 우리나라 표준인 128 비트 블록 암호 알고리즘인 SEED의 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비 선형함수와 아핀변환으로 구성한다. 비 선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 $GF({2^8})$ 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 $GF({2^8}) 상의 4 {\times} 4$ 행렬식을 사용하여 선형변환한다. 선형변환 행렬식 성분은 높은 복잡도와 규칙도를 가지도록 구성한다 또한 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하고, SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없도록 G 함수를 구성한다. 비선형함수와 아핀변환 및 G 함수의 원시다항식은 각기 다른 것을 사용한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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