AES-CBC 모드에 대한 CPA 및 딥러닝 기반 IV 분석 방안
CPA and Deep Learning-Based IV Analysis on AES-CBC Mode
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초록
부채널 분석 연구는 대부분 운영 모드를 고려하지 않고 블록 암호만을 대상으로 하여 수행되었다. 하지만 운영 모드에 따라 부채널 분석을 위한 정보가 달라지기 때문에 각 운영 모드에 적합한 부채널 분석 방안을 설립해야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 환경에서의 CBC 운영 모드에 대한 CPA 방안을 제안한다. 암호 알고리즘 AES에 대한 CPA는 일반적으로 1라운드 SubBytes 출력을 중간값으로 사용하지만, CBC 모드의 경우, AES의 입력을 얻기 위해서는 암호문과 평문을 모두 알고 있어야 한다. 본 논문은 암호문만 기지인 경우에도 CPA를 수행할 수 있는 중간값을 제안한다. 한편, CBC 모드에서는 첫 번째 평문이 IV와 결합되는데, 응용에 따라 IV 정보가 비공개 정보로 취급되는 경우 공격자는 비밀키를 분석하더라도 전체 평문을 획득할 수 없다. 본 논문에서는 비프로파일링 환경에서 딥러닝 모델을 기반으로 IV를 복구하는 방안을 제안한다.
Abstract
Existing side-channel analysis studies have mostly been analyzed only on block ciphers without considering the operation mode. However, establishing a methodology of side-channel analysis on operation mode is necessary because information for performing analysis varies depending on that. This paper proposes a methodology of correlation power analysis (CPA) on an operation mode CBC in a software target. The first round SubBytes layer output is generally used as a sensitive hypothetical intermediate value of an encryption algorithm AES (advanced encryption standard); however, the adversary should acquire the plaintext and ciphertext to calculate the input of AES in CBC mode. We propose an intermediate value calculated only by ciphertext. Besides, the initial vector (IV) could be treated as closed information in practice, although it is theoretically not secret. The adversary cannot decrypt the first block of plaintext without IV even if he analyzes the secret key. We propose a deep learning-based IV analysis method in a non-profiled environment.
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