• 제목/요약/키워드: Trusted Execution Environment(TEE)

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A Survey of Trusted Execution Environment Security

  • Yoon, Hyundo;Hur, Junbeom
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.168-169
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    • 2019
  • Trusted Execution Environment(TEE), such as Intel SGX, AMD Secure Processor and ARM TrustZone, has recently been a rising issue. Trusted Execution Environment provides a secure and independent code execution, hardware-based, environment for untrusted OS. In this paper, we show that Trusted Execution Environment's research trends on its vulnerability and attack models. We classify the previous attack models, and summarize mitigations for each TEE environment.

안전한 스마트 단말을 위한 가상화 기반 도메인 분리 보안 플랫폼 구현 (Implementation of Virtualization-based Domain Separation Security Platform for Smart Devices)

  • 김정녀
    • 스마트미디어저널
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    • 제5권4호
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    • pp.116-123
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    • 2016
  • 최근 들어, 스마트 단말에서 오피스, 화상회의 등 스마트워크 업무와 관련된 중요한 정보들을 다루는 경우가 많아졌다. 또한 스마트 단말의 실행환경이 공개 소프트웨어 환경 위주로 발전하면서, 사용자들이 임의의 응용소프트웨어를 다운받아 사용하는 것이 용이하게 됨에 따라, 스마트 단말이 보안적 측면에서 취약하게 되었다. 본 논문에서는 TEE(Trusted Execution Environment) 기반의 격리된 안전실행환경 영역을 가지는 모바일 단말 플랫폼인 가상화 기반 스마트 단말 보안 기술의 특징을 알아본다. 또한, 본 논문에서는 스마트 단말에서 실행되는 응용프로그램을 위한 도메인 분리 기반의 안전한 스마트 단말 보안 플랫폼에 대한 구현 방법을 제안한다.

안전한 스마트 단말을 위한 도메인 분리 기반 보안 플랫폼 구현 (Implementation of Domain Separation-based Security Platform for Smart Device)

  • 김정녀
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.471-476
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    • 2016
  • 최근 들어, 스마트 단말에서 오피스, 화상회의 등 스마트워크 업무와 관련된 중요한 정보들을 다루는 경우가 많아졌다. 또한 스마트 단말의 실행환경이 공개 소프트웨어 환경 위주로 발전하면서, 사용자들이 임의의 응용소프트웨어를 다운받아 사용하는 것이 용이하게 됨에 따라, 스마트 단말이 보안적 측면에서 취약하게 되었다. 본 논문에서는 TEE(Trusted Execution Environment) 기반의 격리된 안전실행환경 영역을 가지는 모바일 단말 플랫폼인 가상화 기반 스마트 단말 보안 기술의 특징을 알아본다. 또한, 본 논문에서는 스마트 단말에서 실행되는 응용프로그램을 위한 도메인 분리 기반의 안전한 스마트 단말 보안 플랫폼에 대한 구현방법을 제안한다. 본 논문의 도메인 분리 기반 스마트 단말 보안 플랫폼 기술은 단말내의 민감 정보 유출과 비인가 접근을 차단한다. 또한 이 기술은 스마트 단말뿐만 아니라 인터넷 상의 다양한 IoT를 포함한 다양한 기기에서 악성코드의 실행과 전파를 막을 수 있는 솔루션이 될 것이다.

신뢰 실행 환경 어플리케이션 개발을 위한 상용 컨피덴셜 컴퓨팅 프레임워크 동향 및 비교 분석 (Analyzing Trends of Commoditized Confidential Computing Frameworks for Implementing Trusted Execution Environment Applications)

  • 김성민
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권4호
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    • pp.545-558
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    • 2021
  • 신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment) 기술의 발전과 함께 신뢰성을 보장하지 못하는 클라우드 환경에서도 어플리케이션의 코드 및 데이터를 보호할 수 있는 컨피덴셜 컴퓨팅(confidential computing)이 차세대 클라우드 핵심 기술로 떠올랐다. 학계뿐만 아니라 산업계에서도 Intel SGX 기술을 중심으로 컨피덴셜 컴퓨팅 솔루션 상용화가 활발히 이루어졌다. 하지만 TEE 기술 기반 어플리케이션을 구현하고자 할 때, 다양한 선택지 중 어떠한 컨피덴셜 컴퓨팅 프레임워크를 활용하는 것이 효과적인지에 대한 명확한 기준이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 현존하는 상용 컨피덴셜 컴퓨팅 프레임워크 기술들의 특성에 대한 심층적인 비교 분석을 수행하고, 각 프레임워크의 장단점을 파악할 수 있는 기준 지표들을 도출한다. 이를 바탕으로, 설계 및 운용 목적에 따라 어떠한 프레임워크를 선택하여 활용하는 것이 효과적인지에 대한 선택 기준을 제안한다.

신뢰실행환경 프로그램 작성을 위한 민감 정보 처리 분석 (Security-sensitive Data Analysis for Trusted Execution Environment Program Development)

  • 신장섭;박재성;방인영;안선우;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.279-280
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    • 2017
  • 최근 ARM, Intel 등의 주요 CPU 제조사에서는 운영체제 등 상위 레벨 소프트웨어에 대한 공격으로부터 어플리케이션의 보안상 민감한 부분을 보호하려는 목적으로 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment, TEE)이라는 격리된 실행 환경을 자사의 칩에 제공하고 있다. TEE를 활용하기 위해서는 일반 실행 환경에서 수행될 코드와 TEE에서 수행될 코드를 각각 작성하여야 한다. 본 논문에서는 TEE 프로그램 개발의 편의를 위해, 기존에 작성된 C 프로그램을 분석하여 보안상 민감한 정보를 처리하는 부분을 분석하는 도구를 제시한다. 개발자가 기존 C 프로그램에서 보안상 민감한 정보가 유입되는 부분을 표시하면 본 도구는 민감한 정보가 처리되는 함수 목록을 분석하고, 개발자는 이를 바탕으로 일반 실행 환경과 TEE에서 수행될 코드를 작성할 수 있다.

신뢰 실행 환경을 위한 Processing-In-Memory 격리에 대한 연구 (Research on Processing-In-Memory Isolation for Trusted execution environment)

  • 백재원;조영필
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.57-60
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    • 2024
  • 오늘날 데이터 보안이 점점 중요한 요소로 강조되고 있으며, 기술의 발전에 따라 데이터 중심의 워크로드 증가로 인해 메모리 대역폭의 병목 현상의 문제로 데이터 처리 속도의 제약이 발생하고 있다. 이에 따라 Processing-In-Memory(PIM) 라는 새로운 형태의 메모리가 연구 및 개발되고 있다. 본 논문은 새로운 메모리인 PIM 의 취약점을 파악하고 안전하게 데이터를 처리할 수 있도록 TEE(Trusted Execution Environment) 환경을 적용하여 PIM 의 보안성을 강화하는 새로운 보호 체계를 제안한다.

신뢰실행환경을 활용한 딥러닝 추론에 관한 연구 (A Study on Deep Learning Inference using Trusted Execution Environment)

  • 주유연;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.234-236
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    • 2022
  • 딥러닝 원격 컴퓨팅 서비스(Deep Learning as a Service, DLaaS)가 널리 활용되면서 클라우드에서의 개인 정보 보호에 대한 우려가 커졌다. 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment, TEE)는 운영체제의 접근까지 차단한 메인 프로세서의 보안 영역으로 DLaaS 환경에서의 개인 정보 보호 기법으로 채택되고 있다. 사용자의 데이터를 보호하면서 고성능 클라우드 환경을 활용하기 위해 신뢰실행환경을 활용한 딥러닝 모델 추론 연구들을 살펴보고자 한다.

대리자를 통한 원격증명 검증 및 보안 연결 성립 방법 (Method for Delegating Remote Attestation Verification and Establishing a Secure Channel)

  • 이경룡;조영필;유준승;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.267-269
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    • 2021
  • Trusted Execution Environment(TEE) is an execution environment provided by CPU hardware to gain guarantee that the execution context is as expected by the execution requester. Remote attestation of the execution context naturally arises from the concept of TEEs. Many implementations of TEEs use cryptographic remote attestation methods. Though the implementation of attestation may be simple, the implementation of verification may be very complex and heavy. By using a server delegating the verification process of attestation information, one may produce lightweight binaries that may verify peers and establish a secure channel with verified peers.

안드로이드 저장소 취약점을 이용한 악성 행위 분석 및 신뢰실행환경 기반의 방어 기법 (Analysis of Malicious Behavior Towards Android Storage Vulnerability and Defense Technique Based on Trusted Execution Environment)

  • 김민규;박정수;심현석;정수환
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권1호
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    • pp.73-81
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    • 2021
  • 휴대폰 이용 시 앱 또는 웹 기반 어플리케이션을 이용하여 파일 다운로드 시, 다운로드 되는 파일들은 어플리케이션 마다 특정 디렉토리에 저장하도록 기본 경로가 설정되어 있다. 파일 관리자를 비롯하여 저장소로 접근이 필요한 여러 어플리케이션들은 여러 기능들과 서비스를 제공하기 위해, 저장소의 읽기 및 쓰기 권한을 요구한다. 이는 다운로드 경로에 직접 접근하여 사용자가 저장해놓은 수많은 중요 파일들에 직접 접근할 수 있게 됨을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 다운로드 된 파일들의 저장 공간의 보안 취약점을 이용한 공격 가능성을 증명하기 위해 암호화를 위장한 파일 탈취 어플리케이션 기능을 개발하였다. 암호화를 진행한 파일은 암호화됨과 동시에 백그라운드에서는 해커에게 E-mail을 통해 전송된다. 개발한 어플리케이션을 악성 분석 엔진인 VirusTotal을 이용하여 검사한 결과, 74개의 엔진 모두에서 악성 앱으로 탐지되지 않았다. 최종적으로 본 논문에서는 이러한 저장소 취약점을 보완하기 위한 신뢰실행 환경 기반의 방어 기법과 알고리즘을 제안한다.

TPMP : ARM TrustZone을 활용한 DNN 추론 과정의 기밀성 보장 기술 (TPMP: A Privacy-Preserving Technique for DNN Prediction Using ARM TrustZone)

  • 송수현;박성환;권동현
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권3호
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    • pp.487-499
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    • 2022
  • 딥러닝과 같은 기계학습 기술은 최근에 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 딥러닝은 최근 낮은 컴퓨팅 성능을 가지는 임베디드 기기 및 엣지 디바이스에서 보안성 향상을 위해 ARM TrustZone과 같은 신뢰 수행 환경에서 수행되는데, 이와 같은 실행 환경에서는 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 정상적인 수행에 방해를 받는다. 이를 극복하기 위해 DNN 모델 partitioning을 통해 TEE의 제한된 memory를 효율적으로 사용하며 DNN 모델을 보호하는 TPMP를 제안한다. TPMP는 최적화된 memory 스케줄링을 통해 기존의 memory 스케줄링 방법으로 수행할 수 없었던 모델들을 TEE 내에서 수행하여 시스템 자원 소모를 거의 증가시키지 않으면서 DNN의 높은 기밀성을 달성한다.