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.
본 논문에서는 중국 표준 블록 암호 알고리즘인 SM4가 부채널 공격에 취약함을 보이고 그에 대한 대응책을 제안하고자 한다. 먼저, SM4는 차분 전력 분석(DPA)과 상관 전력 분석(CPA)에 기반한 공격에 의해 쉽게 비밀 키가 노출됨을 확인하였다. 논문에서는 공격 취약 요소를 분석하고 데이터 마스킹에 기반한 전력 분석 공격 대응 기법을 설계하였다. 제안한 SM4에 대한 1차 마스킹 기법은 딥 러닝 기반의 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용한 공격 프로파일링(profiling) 기반 공격에는 여전히 취약하지만, 차분 전력 분석이나 상관 전력 분석과 같은 비프로파일링(non-profiling) 공격에는 충분히 대응할 수 있음을 확인하였다.
초 경량암호 CHAM은 자원이 제한된 장치 상에서 효율성이 뛰어난 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산으로 이루어진 알고리즘이다. CHAM은 특히 사물인터넷 플랫폼에서 높은 연산 성능을 보인다. 하지만 사물 인터넷 상에서 사용되는 경량 블록 암호화 알고리즘은 부채널 분석에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 CHAM에 대한 1차 전력 분석 공격을 시도하여 부채널 공격에 대한 취약성을 증명한다. 이와 더불어 해당 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 마스킹 기법을 적용하여 안전한 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 해당 구현은 8-비트 AVR 프로세서의 명령어셋을 활용하여 효율적이며 안전한 CHAM 블록암호를 구현하였다.
When a nuclear reactor with rectangular fuel assemblies runs for a long time, impurities and debris may be taken into coolant channels, which may cause flow blockage, and the blocked fuel assemblies might be destroyed. Therefore, the purpose of this study is to perform a thermal-hydraulic analysis of a rectangular fuel assembly by STAR-CCM+, under the condition of one subchannel with 80% blockage ratio. A rectangular fuel assembly of the International Atomic Energy Agency (IAEA) 10 MW material test reactor (MTR) is chosen. In view of the gasket material taken into the coolant channel is close to the single side of the coolant channel, in the flow blockage accident of the Oak Ridge Research Reactor (ORRR), a new blockage category called single side blockage is attempted. The blockage positions include inlet, middle and outlet, and the blockage is set as a cuboid. It is found by simulations that the blockage redistributes the mass flow rate, and large vortices appear locally. The peak temperature of the cladding is maximum, when the blockage is located at the single side of the coolant channel inlet, and no boiling occurs in all blockage cases. Moreover, as the height of the blockage increases, the damage caused by the blockage increases slightly.
CHAM은 자원이 제한된 환경에 적합하도록 설계된 경량 블록 암호 알고리즘으로서 안전성과 연산 성능면에서 우수한 특성을 보인다. 그러나 이 알고리즘도 부채널 공격에 대한 취약성을 그대로 내재하고 있기 때문에 마스킹 기법과 같은 대응 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 32비트 마이크로프로세서 Cortex-M3 플랫폼에서 부채널 공격에 대응하는 마스킹 기법이 적용된 CHAM 알고리즘을 구현하고 성능을 비교 분석한다. 또한, CHAM 알고리즘이 라운드 수가 많아 연산 효율이 감소되는 점을 고려하여 축소 마스킹 기법을 적용하여 성능을 평가하였다. 축소 라운드 마스킹이 적용된 CHAM-128/128은 구현 결과 마스킹이 없는 경우에 비해 약 4배 정도의 추가 연산이 필요함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6098-6122
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2018
Cache-based side-channel attacks have achieved more attention along with the development of cloud computing technologies. However, current host-based mitigation methods either provide bad compatibility with current cloud infrastructure, or turn out too application-specific. Besides, they are defending blindly without any knowledge of on-going attacks. In this work, we present CacheSCDefender, a framework that provides a (Virtual Machine Monitor) VMM-based comprehensive defense framework against all levels of cache attacks. In designing CacheSCDefender, we make three key contributions: (1) an attack-aware framework combining our novel dynamic remapping and traditional cache cleansing, which provides a comprehensive defense against all three cases of cache attacks that we identify in this paper; (2) a new defense method called dynamic remapping which is a developed version of random permutation and is able to deal with two cases of cache attacks; (3) formalization and quantification of security improvement and performance overhead of our defense, which can be applicable to other defense methods. We show that CacheSCDefender is practical for deployment in normal virtualized environment, while providing favorable security guarantee for virtual machines.
본 논문에서는 하드웨어 기반 블록 암호알고리즘에 대한 부채널분석 공격 취약성을 살펴보았다. 분석을 위해 ARIA 알고리즘을 FPGA에 구현하였으며 다양한 분석을 위해 두 가지 형태의 S-box로 나누어 구현하였다. 각각의 구현형태에 대해 DPA 공격, 근거리 DEMA 공격 및 원거리 DEMA 공격을 실험하였다. 기존에 발표된 소프트웨어 기반 스마트카드에 대한 DPA 공격결과와 비교했을 때 하드웨어(FPGA) 기반 암호알고리즘이 병렬처리 및 기타 이유로 인해 좀 더 많은 수의 수집신호가 필요하였지만 S-box의 구현형태에 상관없이 모든 부채널분석 공격에 취약함을 실험적으로 확인하였다.
현재 국내에서는 IC카드를 이용하여 차세대 주민등록증, 금융IC카드 및 행정기관IC카드의 개발이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 대량수요로 인한 원가절감을 위해 저가형 IC카드가 이용될 것으로 예상되며 이러한 저가형 IC카드의 경우 부채널분석공격에 매우 취약할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 IC카드의 부채널분석공격 취약성을 조사하기 위해 현재 사용되고 있는 금융IC카드를 대상으로 차분전력분석공격을 실험해 보았다. 실험결과 100개의 소비전력파형으로도 차분전력분석공격을 성공할 수 있었으며 이를 통해 계좌비밀번호를 암호화하는데 사용되는 IC카드의 마스터키를 알아낼 수 있었다.
차분 전력 분석(Differential Power Analysis, DPA) 기법은 암호화 과정 중 발생하는 누설정보를 이용하는 효과적인 부채널 공격(side-channel attack, SCA) 종의 하나로 알려져 있다. 그러나 공격에 사용되는 누설 전력 신호에는 암호화와 관련이 없는 동작에 의해 야기된 전력 신호가 함께 포함되어 있으며, 이로 인해 공격의 효율성이 크게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 차분 전력 분석 기법의 공격 성능을 향상시키기 위해, 측정된 전력 신호로부터 암호화 과정에 관련된 부분만을 추출하는 전처리 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안된 전처리 방법을 적용한 차분 전력 분석 공격은 기존의 차분 전력 분석 공격에 비해 매우 적은 수의 누설 전력 신호만으로도 암호화 알고리즘에 사용된 비밀 키를 찾을 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.738-754
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2024
Side-channel analysis (SCA) is a cryptanalytic technique that exploits physical leakages, such as power consumption or electromagnetic emanations, from cryptographic devices to extract secret keys used in cryptographic algorithms. Recent studies have shown that training SCA models with semi-supervised learning can effectively overcome the problem of few labeled power traces. However, the process of training SCA models using semi-supervised learning generates many pseudo-labels. The performance of the SCA model can be reduced by some of these pseudo-labels. To solve this issue, we propose the HWFilter method to improve semi-supervised SCA. This method uses a Hamming Weight Pseudo-label Filter (HWPF) to filter the pseudo-labels generated by the semi-supervised SCA model, which enhances the model's performance. Furthermore, we introduce a normal distribution method for constructing the HWPF. In the normal distribution method, the Hamming weights (HWs) of power traces can be obtained from the normal distribution of power points. These HWs are filtered and combined into a HWPF. The HWFilter was tested using the ASCADv1 database and the AES_HD dataset. The experimental results demonstrate that the HWFilter method can significantly enhance the performance of semi-supervised SCA models. In the ASCADv1 database, the model with HWFilter requires only 33 power traces to recover the key. In the AES_HD dataset, the model with HWFilter outperforms the current best semi-supervised SCA model by 12%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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