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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,291 - 1,300 (10page)
이용수
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최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 비프로파일링 분석을 위한 효과적인 모델 설계
IV. 실험 결과
V. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
S. Chari, J. Rao, and P. Rohatgi, “Template attacks,” Cryptographic Hardware and Embedded Systems, C HES 2002, LNCS 2523, pp. 13-28, 2003.
P. Kocher, J. Jaffe, and B. Jun, “Differential power analysis,” Advances in Cryptology, CRYPTO’ 99, LNCS 1666, pp. 388-397, 1999.
S. Jin, S. Kim, H. Kim, and S. Hong, “Recent advances in deep learningbased side?channel analysis,” ETRI Journal, 42(2), pp. 292-304, Feb. 2020.
B. Hettwer, S. Gehrer, and T. Guneysu, “Applications of machine learning techniques in side-channel attacks: a survey,” Journal of Cryptographic Engineering, vol. 10, no. 2, pp. 135-162, Apr. 2019.
Z. Martinasek, P. Dzurenda, and L. Malina, “Profiling power analysis attack based on mlp in DPA contest v4.2,” Telecommunications and Signal Processing, pp. 223-226, Jun. 2016.
P. Kocher, J. Jaffe, and B. Jun, “Differential power analysis,” Advances in Cryptology, CRYPTO’ 99, LNCS 1666, pp. 388-397, 1999.
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B. Hettwer, S. Gehrer, and T. Guneysu, “Applications of machine learning techniques in side-channel attacks: a survey,” Journal of Cryptographic Engineering, vol. 10, no. 2, pp. 135-162, Apr. 2019.
Z. Martinasek, P. Dzurenda, and L. Malina, “Profiling power analysis attack based on mlp in DPA contest v4.2,” Telecommunications and Signal Processing, pp. 223-226, Jun. 2016.
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