HW 구현 대칭키 암호에 대한 범용적 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석 방안
Universal Deep Learning-Based Profiling Side-Channel Analysis Method on HW Implementation Symmetric Key Algorithm
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초록
딥러닝 기반 부채널 분석의 성능은 중간값에 의해 크게 좌우된다. 분석자는 비밀키와 관련되며 부채널 정보와 관련성이 높은 중간값을 딥러닝 모델의 목푯값으로 활용해야 한다. 암호 알고리즘의 하드웨어 구현물은 일반적으로 레지스터에 저장된 데이터와 저장할 데이터의 차분을 중간값으로 사용하여 분석한다. 이를 위해서는 공격자가 레지스터에 저장되는 데이터의 흐름을 알고 있어야 한다. 즉, 효율적인 분석 방법이 하드웨어 구조에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 하드웨어 암호를 대상으로 범용적으로 적용할 수 있는 딥러닝 기반 프로파일링 분석 방안을 제안한다. 제안한 방안은 대표적인 하드웨어 구현물 구조를 분석 후 효과적인 중간값을 조합해 비밀키를 판정한다. 제안한 방법을 실험적으로 검증하기 위해 두 종의 대표적 하드웨어 구현물을 분석했다. 단일 중간값 활용 시 하드웨어 구현 방식에 따라 비밀키 분석에 실패한 경우가 있었으나, 제안한 방안은 두 구현물 모두에서 비밀키 분석에 성공했다. 이는 제안한 분석 방안을 범용적으로 활용할 수 있음을 시사한다.
Abstract
The performance of deep learning-based side-channel analysis is highly affected by the target intermediate value. The security analyzer should choose an intermediate value related to the side-channel information as a label. In general, the difference between the value stored in a register and the value to be stored is chosen as an intermediate value for a hardware cryptographic implementation. It requires a data flow of the data register; the efficient analysis method could be different by the hardware architecture. This paper proposes a universal deep learning-based profiling attack method for hardware cryptographic implementation. The proposed method reveals the secret key by combining several intermediate values related to the typical hardware implementations. We demonstrate the proposed method by performing the proposed and existing deep learning-based profiling attacks. The existing method, which utilizes a single intermediate value, failed to reveal the secret key for a specific implementation. Besides, the proposed method discloses each key of two implementations. This result implies that the proposed method is universally utilizable.