부채널 공격은 암호 장비의 물리적인 정보를 기반으로 내장된 암호 알고리즘을 공격하는 방법이다. 대표적인 부채널 공격 대응방법인 마스킹 기법은 암호 알고리즘의 라운드 중간 값에 임의의 마스킹 값을 연산하는 방법이다. 하지만 암호 알고리즘의 모든 라운드에 마스킹 연산이 적용되면 암호화 과정에 과부하가 발생 할 수 있다. 따라서 IoT(Internet of Things), 웨어러블 디바이스 등과 같은 경량 장비에는 마스킹 기법을 암호 알고리즘의 일부 라운드에만 적용하는 축소 마스킹 기법을 사용하는 것이 현실적이다. 본 논문에서는 축소 마스킹 기법이 적용된 SIMON 패밀리에 대한 해밍 웨이트 필터링을 이용한 공격 방법을 소개하고, 실제 프로그래밍을 통해 첫 라운드 키 복구가 가능함을 보인다.
블록암호 알고리듬 ARIA, AES를 기반으로 GCM (Galois/Counter Mode) 인증암호를 지원하는 암호 프로세서를 경량화 구현하였다. 설계된 암호 프로세서는 블록암호를 위한 128 비트, 256 비트의 두 가지 키 길이와 5가지의 기밀성 운영모드 (ECB, CBC, OFB, CFB, CTR)도 지원한다. 알고리듬 특성을 기반으로 ARIA와 AES를 단일 하드웨어로 통합하여 구현하였으며, CTR 암호연산과 GHASH 연산의 효율적인 동시 처리를 위해 $128{\times}12$ 비트의 부분 병렬 GF (Galois field) 곱셈기를 적용하여 전체적인 성능 최적화를 이루었다. ARIA/AES-GCM 인증암호 프로세서를 FPGA로 구현하여 하드웨어 동작을 확인하였으며, 180 nm CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 60,800 GE로 구현되었다. 최대 동작 주파수 95 MHz에서 키 길이에 따라 AES 블록암호는 1,105 Mbps와 810 Mbps, ARIA 블록암호는 935 Mbps와 715 Mbps, 그리고 GCM 인증암호는 138~184 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
모바일 장치와 IoT의 보안 프로토콜 구현에 적합한 경량 보안 SoC 설계에 대해 기술한다. Cortex-M0을 CPU로 사용하는 보안 SoC에는 타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography) 코어, SHA3 해시 코어, ARIA-AES 블록 암호 코어 및 무작위 난수 생성기 (TRNG) 코어 등의 하드웨어 크립토 엔진들이 내장되어 있다. 핵심 연산장치인 ECC 코어는 SEC2에 정의된 20개의 소수체와 이진체 타원곡선을 지원하며, 부분곱 생성 및 가산 연산과 모듈러 축약 연산이 서브 파이프라인 방식으로 동작하는 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 기반으로 설계되었다. 보안 SoC를 Cyclone-5 FPGA 디바이스에 구현하고 타원곡선 디지털 서명 프로토콜의 H/W-S/W 통합 검증을 하였다. 65-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성된 보안 SoC는 193,312 등가 게이트와 84 kbyte의 메모리로 구현되었다.
CHES 2020에서 제안된 SITM (See-In-The-Middle) 공격은 차분 분석과 부채널 분석이 조합된 분석 기법의 일종으로 SNR (Signal-to-Noise Ratio)이 낮은 열악한 환경에서도 적용할 수 있다. 이 공격은 부분 1차 또는 고차 마스킹으로 구현된 블록암호를 공격대상으로 하여, 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 취약점을 이용한다. 블록암호 PRESENT는 CHES 2007에 제안된 경량 블록암호로, 저전력 환경에서 효율적으로 구현 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 차분 패턴들을 이용하여 14-라운드 부분 마스킹으로 구현된 PRESENT에 대한 SITM 공격을 제안한다. 기존 공격은 4-라운드 부분 마스킹 구현된 PRESENT에 적용 가능했지만 본 공격은 더 많이 마스킹된 구현에도 유효하며, 이는 PRESENT가 본 공격에 내성을 가지기 위해서는 16-라운드 이상의 부분 마스킹이 필요함을 보인다.
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.
64비트 블록암호 IIoTBC는 산업용 IoT 기기의 보안을 목적으로 설계된 암호 알고리즘으로써 128비트의 비밀키를 사용한다. IIoTBC는 IoT에 사용되는 MCU 크기가 8비트인지 16비트인지에 따라 암호화 방식이 달라진다. 본 논문에서는 MCU의 크기가 8비트인 경우 IIoTBC에 대한 차분공격을 다룬다. IIoTBC의 14-라운드의 차분특성을 이용하여 전체 32-라운드 중 15-라운드를 공격한다. 이때 필요한 선택평문과 암호화 연산은 각각 257과 2122.4이다. 본 논문에서 제시한 차분특성은 기존 13-라운드 불능차분 특성보다 긴 라운드를 가지며, 이를 이용한 공격은 IIoTBC에 대한 첫 키복구 공격 결과이다.
암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.
128/192/256-비트의 3가지 마스터키 길이와 ECB, CTR 운영모드를 지원하는 LEA (Lightweight Encryption Algorithm) 암호/복호 프로세서를 설계하였다. 라운드 블록을 16단 파이프라인 구조와 128 비트 데이터패스로 구현하여 고속 암호/복호 처리가 이루어지도록 하였다. 마스터키 길이에 따라 12/14/16 파이프라인 스테이지를 거쳐 암호/복호화가 이루어지며, 각 파이프라인 스테이지에서는 라운드 변환이 2회 반복 수행된다. 세 가지 마스터키 길이에 대한 암호/복호 키 스케줄링의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계를 최적화하였다. 키 스케줄러에서 생성되는 라운드키는 32개의 라운드키 레지스터에 저장되어 마스터키가 갱신될 때까지 반복적으로 사용된다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, Xilinx ISE를 이용한 합성 결과로 최대 동작 주파수 130 MHz에서 8.3 Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
사물인터넷은 다양한 장비에서 통신이 가능해야 한다. 사물인터넷 통신환경에서도 보안적인 요소를 고려해야하기 때문에 다양한 장비에 알맞은 암호 알고리즘이 필요하다. 그러므로 경량 블록 암호 알고리즘은 임베디드 플랫폼 사이에서 안전한 통신을 위하여 필수적이다. 그러나 이러한 환경에서 사용되는 경량블록알고리즘은 부채널 분석에 대한 취약점이 존재할 수 있다. 그렇기 때문에 부채널 대응기법을 고려하지 않을 수가 없다. 본 논문에서는 국산 경량암호 알고리즘인 ARX구조의 HIGHT 알고리즘에 대한 1차 전력분석 방법들을 제시하고 그 취약점을 확인한다. 또한, 1차 전력분석에 안전하도록 HIGHT를 설계하는 방법을 제안한다. 마지막으로, AES 와의 성능비교를 통하여 얼마나 효율성을 갖는지에 대해서 설명한다.
사물인터넷(IoT) 기술은 M2M 통신의 확장 기술로 구성 장치(사물)들을 인터넷에 연결시켜 사물지능통신을 실체화하기 위해 제안되었다. IoT를 구성하는 다양한 사물들은 일반적으로 자원이 제한적이고, 이기종 장치들은 저용량 네트워크로 상호 연결된다. 이러한 IoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해서는 기밀성, 상호인증, 메시지 송신 인증 등이 제공되어야 한다. 그러나 자원이 제한적인 환경 특성상 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. IETF 표준화 그룹에서는 안전한 IoT 서비스를 위해 경량화된 DTLS(Datagram TLS) 프로토콜의 적용을 제안하고 있지만 초경량 장치까지 모든 장치를 수용할 수는 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원 제약의 이유로 해쉬 함수 혹은 암호 함수와 같은 단일 보안 모듈만을 탑재할 수 있는 경량화 장치들이 상호 인증하고 세션키를 합의할 수 있는 방안을 제안한다. 제안 기술은 세션키 생성 시 사전 계산 방식을 통해 성능을 향상시킬 수 있고 다양한 보안 공격에 대응 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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