마스킹 기법이 적용된 HIGHT에 대한 결합 확률 분포 기반 분석
Joint Distribution Analysis on Masked HIGHT
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초록
IoT 장비는 동작하는 과정에서 소리, 전자파 그리고 소비 전력 등의 부가적인 정보들이 누출되는데 부채널 분석은 이러한 누출 정보를 분석하여 장비 내부의 비밀키를 복구한다. 최근에는 평문과 암호문에 대한 정보 없이 여러 개의 소비 전력 파형만을 이용하여 비밀키를 복구하는 결합 확률 분포 기반 부채널 분석 기법 등 다양한 통계적 분석들이 새롭게 제안되고 있다. 본 논문에서는 경량 블록암호 HIGHT에 대해 라운드 함수 내부의 새로운 비선형 함수 와 를 분석 지점으로 제시하고 결합 확률 분포 기반 부채널 분석 기법을 제안한다. 또한 1차 전력 분석에 안전하도록 제안된 마스킹 기법이 적용된 HIGHT 알고리즘을 대상으로도 분석을 진행한다. 제시된 비선형 함수에 대해 시뮬레이션 소비 전력 파형을 사용하여 결합 확률 분포 기반 분석 실험을 진행하며, HIGHT의 경우 함수 와 함수 는 각각 노이즈 표준편차가 0.3과 0.4 이하일 때 100% 서브키 복구 성공률을, 마스킹 기법이 적용된 HIGHT의 경우 함수 와 함수 는 노이즈 표준편차가 0.2 이하일 때 각각 100%와 96% 이상의 서브키 복구 성공률을 보인다.
Abstract
IoT devices inevitably leak side channel information such as sound, electromagnetic waves and power consumption during operation. Side channel analysis exploits these leaked information to recover secret keys within the devices. Recently, novel statistical methods have been proposed to recover secret keys such as joint distribution based side channel analysis using only multiple power consumption traces without plaintext or ciphertext information. This paper introduces a joint distribution analysis on lightweight block cipher HIGHT, with a focus on new nonlinear functions and within its round function. Additionally, the proposed method is applied to the HIGHT algorithm implemented with masking techniques designed to resist first-order power analysis. Simulation traces are used to perform joint distribution analysis experiments on the presented nonlinear functions. For HIGHT, functions and achieve 100% subkey recovery success rates when the noise standard deviation is 0.3 or lower and 0.4 or lower, respectively. For masked HIGHT, functions and achieve subkey recovery success rates of 100% and over 96%, respectively, when the noise standard deviation is 0.2 or lower.