TRNG (True Random Number Generator)를 테스트 하는 방법은 PRNG (Pseudo Random Number Generator)나 산술연산기를 비롯한 결정적 (deterministic) 소자에 대한 테스트와는 많이 틀려서, 새로운 개념과 방법론이 제시되어야 한다. 하드웨어적으로 결정적인 소자들은 패턴을 사용한 테스트 (ATPG; automatic test pattern generation)에 의해 커버가 될 수 있지만, 순수 난수는 발생 결과의 아날로그적인 특성에 의하여 자동 패턴 생성 방식에 의해 소자를 테스트하기가 불가능하다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 테스트 방식으로 테스트 패턴에 연속적인 패턴의 변화를 주면서 통계적으로 관찰하는 방식인 Diehard test라는 테스트 방식을 연구, 분석하고, 순수 난수의 테스트 시 고려해야 할 주안점을 제안한다.
정보보안 응용을 위한 참난수 발생기(true random number generator; TRNG)의 하드웨어적 구현에 대하여 기술한다. 셀룰러 오토마타에 무작위 천이규칙을 도입하고, 매 시간단계마다 다른 천이규칙이 적용되는 새로운 방법을 제안하였다. 설계된 참난수 발생기를 Spartan-6 FPGA 소자에 구현하고, 100 MHz 동작 주파수에서 난수 생성동작을 검증하였다. FPGA 소자에 구현된 참난수 발생기로부터 2×107 비트의 난수 데이터를 추출하여 NIST SP 800-22 테스트를 통해 생성된 난수 데이터의 무작위 성능을 검증하였으며, 15개의 테스트 항목 모두 기준을 충족하는 것으로 확인되었다. 본 논문의 참난수 발생기는 Spartan-6 FPGA 소자의 139 슬라이스로 구현되었고, 100 MHz 동작 주파수에서 600 Mbps의 참난수 생성 성능을 갖는다.
정보보안 응용에 적합한 self-timed 링 (ring) 기반 TRNG (true random number generator)의 경량 하드웨어 설계에 관해 기술한다. TRNG의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 피드백 구조의 엔트로피 추출기를 제안하였으며, 이를 통해 링 스테이지 수를 최소화 하였다. 본 논문의 FSTR-TRNG는 동작 주파수와 엔트로피 추출 회로를 고려하여 링 스테이지 수가 11의 배수가 되도록 결정되었으며, 링 발진기가 등간격 모드로 진동할 수 있도록 토큰 (token)과 버블(bubble) 개수의 비를 결정하였다. FSTR-TRNG는 FPGA 디바이스에 구현하여 난수 생성 동작을 검증하였다. Spartan-6 FPGA 디바이스에 구현된 FSTR-TRNG로부터 2,000만 비트의 데이터를 추출하여 NIST SP 800-22에 규정된 통계학적 무작위성 테스트를 수행한 결과, 15개의 테스트가 모두 기준을 만족하는 것으로 확인되었다. Spartan-6 FPGA 디바이스로 합성한 FSTR-TRNG는 46 슬라이스로 구현이 되었으며, 180 nm CMOS 표준셀로 합성하는 경우에는 약 2,500 등가 게이트로 구현되었다.
A true random number generator (TRNG) is widely used to generate secure random numbers for encryption, digital signatures, authentication, and so on in crypto-systems. Since TRNG is vulnerable to environmental changes, a deterministic function is normally used to reduce bias and improve the statistical properties of the TRNG output. In this paper, we propose a linear corrector for secure TRNG. The performance of a linear corrector is bounded by the minimum distance of the corresponding linear error correcting code. However, we show that it is possible to construct a linear corrector overcoming the minimum distance limitation. The proposed linear corrector shows better performance in terms of removing bias in that it can enlarge the acceptable bias range of the raw TRNG output. Moreover, it is possible to efficiently implement this linear corrector using only XOR gates, which must have a suitable hardware size for embedded security systems.
보안 관련 설계 기술 개발에 대해서는 국내와 국외의 현황이 거의 차이가 나지 않는다. 현재 2048 비트 RSA 처리 모듈이 개발되고 있는 추세이긴 하지만 처리 비트폭이 넓은 이유로 연산 처리 속도가 빠르지 않아 효율적 자원을 소모하면서 고속으로 동작되는 RSA 처리부의 설계가 필요하다. RNG (Random Number Generator) 개발 측면에서는 PRNG (Pseudo Random Number Generator)에서 TRNG (True Random Number Generator)로 바뀌는 추세이며 소면적 고속의 전용 RNG가 요구된다. 칩 레벨 보안 관련해서는 국내외 제조사별로 특허권 침해를 받지 않는 보안 칩 고유의 안전장치를 개발하고 있으며, 독자적인 칩 레벨의 안전장치가 필요하다.
As times goes by, a ton of electric devices have been developing. Nowadays, there are many personal electric goods that are connected each other and have important private information such as identification, account number, passwords, and so on. As many people own at least one electric device, security of the electric devices became significant. To prevent leakage of the information, study of Chaotic TRNG, "Chaotic True Random Number Generator", protecting the information by generating random numbers that are not able to be expected, is essential. In this paper, A chaotic TRNG is introduced is simulated. The proposed Chaotic TRNG is simulated with Virtuoso &, a circuit design program of Cadence that is a software company. For simulating the mentioned Chaotic TRNG, setting values, 0V low and 3V high on Vpulse, 1.2V on V-ref, 3.3V on VDD, and 0V on VSS, are used.
Park, Kyunghwan;Park, Seongmo;Choi, Byoung Gun;Kang, Taewook;Kim, Jongbum;Kim, Young-Hee;Jin, Hong-Zhou
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.951-964
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2020
This paper presents a lightweight true random number generator (TRNG) using beta radiation that is useful for Internet of Things (IoT) security. In general, a random number generator (RNG) is required for all secure communication devices because random numbers are needed to generate encryption keys. Most RNGs are computer algorithms and use physical noise as their seed. However, it is difficult to obtain physical noise in small IoT devices. Since IoT security functions are required in almost all countries, IoT devices must be equipped with security algorithms that can pass the cryptographic module validation programs of each country. In this regard, it is very cumbersome to embed security algorithms, random number generation algorithms, and even physical noise sources in small IoT devices. Therefore, this paper introduces a lightweight TRNG comprising a thin-film beta-radiation source and integrated circuits (ICs). Although the ICs are currently being designed, the IC design was functionally verified at the board level. Our random numbers are output from a verification board and tested according to National Institute of Standards and Technology standards.
산업의 발전과 인터넷의 발전으로 보안의 중요성이 증가하면서 암호화에 필수적인 요소인 암호화 키의 생성에 사용되는 난수 발생기의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 외부 공격으로부터 안전한 고성능의 암호화 키를 생성하기 위해서는 예측하기 어려운 품질 좋은 난수 발생기가 필수적이다. 일반적으로 사용되는 의사 난수 발생기는 충분한 성능의 난수를 발생하기 위해서 많은 양의 하드웨어 리소스가 요구됨에도 외부에서 암호화 키를 외부에서 알아낼 가능성이 존재한다. 그러므로, 다양한 잡음을 통해 난수를 발생시켜 외부에서 예측 불가능하며 품질 좋은 진 난수 발생기에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 진 난수 생성기술로 대표적인 준안정성 및 발진기를 통한 진 난수 발생기의 최신구조가 랜덤소스를 생성하는 방식을 조사 및 비교한다. 또한, NIST에서 제공하는 난수 검증용 도구인 SP 800-22 테스트를 통해 발진기 기반 진 난수 발생기 성능을 검증한 자료를 분석한다.
사물 인터넷 시대를 맞아 700억대 이상의 다양한 기기들이 세계를 연결하고 있다. 초연결 시대로 다양한 기기들의 정보 보안은 중요한 기술 요소이다. 기밀성, 무결성, 인증 등 주요 보안 기능을 구현하기 위해 다양한 기기들의 실난수 발생기를 구현하는 것은 중요하다. 이 연구는 실난수 발생기의 난수성을 빠르게 측정하는 방법을 제안한다. 국제 표준을 통해 난수 발생기출력의 난수성을 측정하는 방법이 있다. 하지만, 공식적인 국제 표준은 평가를 위한 많은 시간 및 비용을 소비한다. 따라서, 실난수 발생기를 구현하는 입장에서 난수성과 예측 불가능성을 빠르게 측정하는 것은 실난수 발생기를 설계하고 구현하는 입장에서 시간과 비용에 효율성을 높여준다. 첫째, 아날로그 신호의 경우 자기 상관 및 상호 상관 측정을 통해 예측 불가능성을 빠르게 측정하는 것을 제안한다. 둘째, 디지털 신호의 경우 결합 엔트로피 및 상호 정보 측정을 통해 예측 불가능성을 더 명확히 측정하는 것을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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