주성분 분석 기반의 CPA 성능 향상 연구
A Study on CPA Performance Enhancement using the PCA
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초록
상관관계 전력 분석(Correlation Power Analysis, CPA)은 암호장비에서 알고리즘이 수행될 때 누설되는 전력소비 신호와 알고리즘의 중간 계산 값의 상관도를 이용하여 비밀키를 추출하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 누설된전력 소비의 시간적인 동기 또는 잡음에 의해 공격 성능이 영향을 받는다. 최근 전력 분석의 성능 향상을 위해 다양한신호 처리 기술이 연구되어지고 있으며, 그 중 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술이 제안되었다. 주성분 분석 기반의신호 압축은 주성분 선택 방법에 따라 분석 성능에 영향을 주기 때문에 주성분 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는CPA의 성능 향상을 위해 전력 소비와의 상관도가 높은 주성분을 선택하는 주성분 선택 기법을 제안한다. 또한 각 주성분이 갖는 특징이 다르다는 점을 이용한 주성분 기반 CPA 분석 기법을 제안하고, 기존 방법과 제안하는 방법의 실험적인 분석을 통해 공격 성능이 향상됨을 보인다.
Abstract
Correlation Power Analysis (CPA) is a type of Side-Channel Analysis (SCA) that extracts the secret key using the correlationcoefficient both side-channel information leakage by cryptography device and intermediate value of algorithms. Attackperformance of the CPA is affected by noise and temporal synchronization of power consumption leaked. In the recent years,various researches about the signal processing have been presented to improve the performance of power analysis. Among thesesignal processing techniques, compression techniques of the signal based on Principal Component Analysis (PCA) has beenpresented. Selection of the principal components is an important issue in signal compression based on PCA. Because selectionof the principal component will affect the performance of the analysis. In this paper, we present a method of selecting theprincipal component by using the correlation of the principal components and the power consumption is high and a CPAtechnique based on the principal component that utilizes the feature that the principal component has different. Also, we provethe performance of our method by carrying out the experiment.
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