오류주입공격(Fault Injection Attack)은 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 구현된 암호칩에 인위적으로 오류를 주입 또는 발생시켜 암호 알고리즘 동작/수행을 방해함으로써 칩에 내장된 정보를 찾아내는 공격으로, 이 중 레이저를 이용한 오류주입공격은 특히 성공적인 것으로 입증된 바 있다. 본 논문에서는 기존의 플래쉬 펌프 방식의 레이저와 광섬유 레이저 모델을 병렬 결합한 이중모드 레이저 방식으로 개선된 레이저 프루빙 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 에너지 출력은 높으나 주파수 반복률이 낮아 오류주입공격 실험에 적합하지 않은 기존의 플래쉬 펌프 방식 레이저를 레이저 절단용으로 활용하고, 추가로 별도의 오류주입을 위한 고주파 반복률을 갖는 레이저를 단순 병렬 결합시키는 방법이다. 오류주입을 위해 결합된 제 2의 신규 레이저는 반도체 레이저와 광섬유 레이저를 선택하여 두 가지 시스템을 설계하였으며, 이에 따른 장 단점을 비교분석하였다.
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.
차분 오류 공격(DFA) 은 블록 암호의 안전성 분석에 널리 사용되는 부채널 공격 기법으로서, 대표적인 블록 암호인 DES, AES, ARIA, SEED 등에 적용되었다. 기제안된 SEED에 대한 DFA는 라운드 16의 입력값에 영구적인 에러를 주입한다는 가정을 이용한다. 본 논문에서는 SEED의 라운드 차분의 특성 분석과 덧셈 차분의 특성을 이용하여 SEED에 대한 DFA를 제안한다. 본 논문에서 사용하는 공격 가정은 특정 레지스터에 1-비트 오류를 주입한다는 것이다. 이 공격을 이용하여 약 $2^{32}$번의 간단한 산술 연산으로 SEED의 라운드 키 및 마스터 키를 복구할 수 있다. 이는 일반적인 PC에서 수 초 내에 가능함을 의미한다.
평판형과 만곡형전개판 주위에서의 유체특성을 파악하기 위하여 회유수조에서 수조기포법에 의한 하시화실험을 유속 0.05 및 0.1m/sec, 영각과 타임라인에 대해서 실시하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 만곡형전개판에서의 유선은 영각 20。까지는 균일한 분포를 이루다가 영각 25。에서 후면에 인접한 유선이 익현장의 1/2지점에서부터 작은 과가 발생되기 시작하고, 영각 30。에서는 익현자의 1.3지접에서 박리가 시작되며 인접한 유선은 전개판의 후면쪽으로 휘어들어가고, 그리고 영각 35。이상에서는 전연에서부터 박리가 시작되며 영각이 증가할수록 박리층이 증가하는 것으로 나타났다. 2. 평판형전개판에서는 영각 20。부터 전연에서 과와 박리가 발생하며, 박리층은 만곡형과 마찬가지로 영각에 비례하는 것으로 나타났다. 3. 후연에서 발생한 과의 크기가 전연의 것보다 약 2~3배 큰 것으로 나타났다. 4. 전개판의 후연에서 유선은 양 전개판 모두 전개판의 방향과 같은 방향으로 흐르다가 점차 유체흐름과 같은 방향이 되는 것으로 나타났다. 5. 전개판 전후면에서의 유속차는 영각 0。~30。에서 점차 증가하다가 영각 35。이상에서는 그 차가 비슷하게 나타났다. 6. 영각 20~30。에서 전후면의 유속차는 만곡형의 경우 후면의 유속이 전면보다 약 1.4~1.5배 빠르게 나타났으며, 평판형은 약 1.2배 빠르게 나타났다.
스마트카드와 같은 정보보호 디바이스에서 데이터를 보호하기 위해 사용되는 RSA 암호 알고리즘은 부채널 분석에 취약함이 밝혀졌다. 특히 암호 알고리즘이 수행되는 동안 소비되는 전력 패턴을 관찰하여 분석에 활용하는 전력 분석공격에 취약하다. 전력 분석 공격은 대표적으로 단순 전력 분석과 차분 전력 분석이 있고, 이 외 충돌 분석 등이 있다. 그 중에서 충돌 분석은 단순 전력 분석 및 차분 전력 분석에 안전하게 설계된 RSA 암호 알고리즘이라도 단일 파형을 이용하여 비밀 키 값을 찾을 수 있는 매우 강력한 공격기법이다. 따라서 기존 메시지 블라인딩 기법에 윈도우 기법을 적용한 대응기법이 고려되었지만, 이는 윈도우 크기가 작은 환경에서 충분히 큰 안전도를 제공하지 못한다. 이에 본 논문에서는 메시지 블라인딩 기법과 윈도우 기법이 적용된 RSA 암호 알고리즘에 지수 분할 기법을 혼합 적용하여 충돌분석에 더 높은 안전도를 제공하는 대응기법을 제시한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 대응기법이 윈도우 크기가 작은 환경에서 메시지 블라인딩 기법과 윈도우 기법만 적용된 기존 RSA 암호 알고리즘 보다 공격 복잡도가 약 124% 향상되어 더 높은 안전도를 제공함을 보였다.
스마트카드, 전자여권 등과 같은 내장형 장치(embedded system) 환경이 늘어나고, 민감한 데이터의 보안에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 부채널 공격에 대한 암호시스템의 안전한 구현이 중요시 되고 있다. 특히, 오류 주입공격은 암호 시스템 구현에 큰 위협 중 하나이며, 하나의 평문-암호문 쌍에 의해 전체 시스템의 안전성이 위협을 받을수 있기 때문에 암호시스템 구현자에 의해 심각하게 고려되어야 한다. 오류 주입 공격을 방지하는 몇몇 기술은 다양한 암호시스템을 위해 도입되었지만 여전히 classical RSA 암호시스템에 적용되는 실질적인 오류 주입 공격 대응책으로는 부족하다. 본 논문은 classical RSA 암호시스템을 위한 효율적인 오류 주입 공격 대응법을 제안한다. 제안하는 대응방법은 페르마의 정리를 사용하며 추가 연산이 적다는 이점이 있다.
본 논문에서는 스마트그리드나 AMI, Zigbee 기반 홈네트워크와 같은 대표적인 IT 융합 환경 상에서 그 환경을 구성하는 주요 디바이스들에 대하여 내부에 존재하는 비밀키 값과 같은 중요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있는 효율적인 2차 차분전력분석 기법을 제안한다. 이 기법은 1차 차분전력분석 기법에 대한 공격 방지 기법이 적용된 디바이스에서도 쉽게 그 키 값을 찾아내는 기법으로 먼저 기존의 사전처리함수를 이용한 2차 차분전력분석 공격 기법을 실제로 구현하여 성능을 분석하고 이후 마스킹이 적용된 알고리즘에 대하여 더 강화된 사전처리함수를 제안한다. 그리고 제안한 사전처리함수를 이용하여 2차 CPA 공격을 수행하고 그 결과를 분석함으로 마스킹 대응 기법에 대한 2차 차분전력분석 공격이 IT융합 보안 기술 분야에 있어 매우 위협적인 공격임을 실험적으로 검증한다.
본 논문은 $65^{\circ}$ 후퇴각을 갖는 삼각날개에 대하여 뿌리시위를 기준으로 한 레이놀즈수 $1.76{\times}10^6$에서 정상 풍동실험에 의한 결과를 보였다. 풍동실험은 총 188개의 압력공과 다채널 데이터 처리 시스템을 사용하여 날개 윗면에서의 압력 분포를 측정하였다. 날개 윗면에서의 압력분포의 분석으로부터 옆미끄럼각과 받음각이 날개의 공력 특성에 미치는 복합적인 영향에 대한 직관을 얻을 수 있었다. 옆미끄럼각이 있는 경우, 바람쪽 날개의 와류강도는 바람 반대쪽 날개의 화류강도보다 훨씬 강하였다. 이와 같은 좌우 날개의 비대칭적인 압력분포로 인하여 음의 롤링모멘트가 발생하였다. 하지만, 일정 범위의 받음각과 옆미끄럼각(${\alpha}$=$24^{\circ}{\sim}36^{\circ}C$, ${\beta}$=$-5^{\circ}{\sim}-15^{\circ}C$)에서는 롤링모멘트의 방향이 갑자기 바뀌는 롤링모멘트 역전현상을 관찰할 수 있었다.
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.
임베디드 장비의 가용성을 고려했을 때, 안전성과 효율성이 동시에 제공될 수 있는 1차 마스킹과 하이딩 대응기법과 같이 조합된 대응기법은 꽤 매력적이다. 특히, 효율성을 제공하기 위하여 첫 번째와 마지막 라운드의 혼돈 및 확산 계층에 조합된 대응기법을 적용할 수 있다. 또한, 중간 라운드에는 1차 마스킹 또는 대응기법이 없게 구성한다. 본 논문에서, 확산 계층의 출력에서 낮은 복잡도를 갖는 최신 부채널 분석을 제안한다. 일반적으로, 공격자는 높은 공격 복잡도 때문에 확산 계층의 출력을 공격 타겟으로 설정할 수 없다. 블록 암호의 확산 계층이 AND 연산들로 구성되어있을 때, 공격 복잡도를 줄일 수 있다는 것을 보인다. 여기서, 우리는 주 알고리즘을 SEED로 간주한다. 그러면, S-box 출력과 확산 계층 출력과의 상관관계에 의해 $2^{32}$ 를 갖는 공격 복잡도는 $2^{16}$으로 줄일 수 있다. 더욱이, 일반적으로 주 타겟이 S-box 출력이라는 사실과 비교하였을 때, 시뮬레이션 파형에서 요구되는 파형 수가 43~98%가 감소할 수 있다는 것을 입증한다. 게다가, 실제 장비에서 100,000개 파형에 대해 일반적인 방법으로 옳은 키를 추출하는 것을 실패하였음에도, 제안된 방법에 의해 옳은 키를 찾는데 8,000개의 파형이면 충분하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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