전력분석의 대응기법으로 가장 널리 알려진 마스킹 기법은 암호 알고리즘 수행 도중 비밀 중간 값을 노출시키지 않게 함으로써 공격자가 필요한 정보를 얻지 못하도록 한다. 마스킹 기법은 대칭키 암호 알고리즘에 적용되어 많은 연구가 진행되었다. 국제표준 알고리즘인 SEED 알고리즘에 대해 마스킹 대응기법 연구가 진행되었다. Cho 등이 제안한 Masked SEED 알고리즘은 1차 전력분석에 안전할 뿐만 아니라 Arithmetic to Boolean 변형 함수의 호출을 줄임으로써 효율성까지 만족시켰다. 본 논문에서는 Cho 등이 제안한 Masked SEED에 대한 취약점을 분석하였다. 효율적인 연산을 위해 추가로 수행되는 사전연산에 의해 마스크 값이 노출되고 이를 이용하여 1차 전력분석 공격으로 비밀키를 복원하였다. 우리는 이론적인 측면과 실험적인 측면을 모두 고려하여 취약점을 분석하였으며 제안한 공격기법은 Cho 등이 제안한 알고리즘이 탑재된 모든 디바이스에서 공통적으로 적용될 수 있음을 예상한다.
전력 분석 공격의 다양한 대응법들 중 대칭키 암호의 경우, 암/복호화, 키 스케쥴링의 연산 도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 대칭키 암호는 Boolean 연산과 Arithmetic연산이 섞여 있으므로 마스킹 형태 변환이 불가피하다. Messerges에 의해서 일반적인 전력 분석 공격에 안전한 마스킹 형태 변환 알고리즘이 제안되었고 이에 대한 취약성이 보고되었다. 본 논문에서는 Messerges가 제안한 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대한 기존 전력 분석 공격이 불가능함을 보이고 새로운 전력 분석 공격 방법을 제안한다. 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대하여 강화된 DPA와 CPA 공격 방법을 제시한 뒤 시뮬레이션 결과로써 제안하는 공격 방법으로 실제 분석이 가능함을 확인한다.
d차의 고차 전력 분석은 d차 마스킹 기법에 의해 안전하게 방어할 수 있다. 하지만 이러한 고차의 마스킹 기법의 적용은 차수가 높아질수록 암호 시스템의 성능을 현저히 떨어뜨린다. 기존의 고차 전력 분석에 대한 통계적 접근은 이차 전력 분석에 대해서만 이루어져 있다. 하지만 이는 암호 설계자가 삼차 이상의 마스킹 적용 시 특별한 안전성의 기준이 없음을 의미하며 이러한 기준의 부재는 무의미하게 높은 차수의 마스킹 기법 적용으로 인해 암호 시스템의 성능을 상당히 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기준을 마련하고자 고차 전력 분석에 대한 통계적 수치를 일반화하였다. 즉, 고차 전력 분석을 수행했을 때 연산되는 상관계수의 값을 일반화 시켰으며 이는 향후 마스킹 기법 사용 시 적용해야할 차수를 선택하기 위한 좋은 지표가 될 것이다.
In this paper, we first investigate the side channel analysis attack resistance of various FPGA hardware implementations of the ARIA block cipher. The analysis is performed on an FPGA test board dedicated to side channel attacks. Our results show that an unprotected implementation of ARIA allows one to recover the secret key with a low number of power or electromagnetic measurements. We also present a masking countermeasure and analyze its second-order side channel resistance by using various suitable preprocessing functions. Our experimental results clearly confirm that second-order differential side channel analysis attacks also remain a practical threat for masked hardware implementations of ARIA.
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.
부채널 공격(Side Channel Attack)은 전력신호, 전자파, 소리 등과 같은 부가적인 채널의 정보를 이용하여 암호 알고리즘을 분석하는 방법이다. 이러한 공격에 대한 블록 암호의 대응 기법으로 마스킹 덧붙이기가 널리 사용된다. 하지만 마스킹의 적용은 암호 알고리즘의 부하가 크기 때문에 처음 또는 마지막 몇 라운드에만 마스킹을 덧붙이는 축소마스킹을 사용한다. 본 논문에서는 처음 1~6라운드 축소 마스킹이 적용된 경량 블록 암호 LEA에 대한 부채널 공격을 처음으로 제안한다. 제안하는 공격은 암호화 수행 과정에서 획득할 수 있는 중간 값에 대한 해밍 웨이트와 차분 특성을 이용하여 공격을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 128 비트 마스터 키를 사용하는 LEA의 첫 번째 라운드 키 192 비트 중에 25 비트를 복구할 수 있다.
화이트 박스 암호에 대한 부채널 분석 맥락의 공격인 차분 계산 분석(Differential computation analysis, DCA) 공격이 제안됨에 따라, 이에 대응하기 위해 Lee 등의 대응기법과 같이 테이블 인코딩 기반 마스킹 화이트 박스 암호가 제안되었다. 마스킹 화이트 박스 암호에 대한 기존 고차 DCA는 테이블 인코딩 기반의 마스킹 구현 구조를 고려하지 못하여 Lee 등이 제안한 대응 기술에는 적용이 불가능하였다. 본 논문에서는 테이블 인코딩 기반 마스킹 구현에도 적용할 수 있는 새로운 고차 DCA 기법을 제안하고, Lee 등이 제안한 마스킹 화이트 박스 암호의 비밀키 정보를 실제로 찾음으로써 그 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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