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논문 기본 정보

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저자정보
Ki-Hwan Kim (Dongseo University) HyunHo Kim (Dongseo University) Hoon Jae Lee (Dongseo University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제1호(통권 제214호)
발행연도
2022.1
수록면
43 - 50 (8page)

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CPA(Correlation Power Analysis)는 암호 알고리즘이 탑재된 공격 대상 장비의 미세한 소비전력을 측정하여 90% 이상의 확률로 암호 알고리즘에 사용된 비밀키를 추측하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 통계를 기반으로 분석을 수행하기 때문에 반드시 많은 양의 데이터가 요구된다. 따라서 CPA는 매회 공격을 위해 약 15분 이상 소비전력을 측정해야만 한다. 본 논문에서는 CPA의 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 입력데이터를 축적하고 결과를 예측할 수 있는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 방법을 제안한다. 사전에 공격 대상 장비의 소비전력을 수집 및 학습을 통해 임의의 소비전력을 입력시키면 즉각적으로 비밀키를 추정할 수 있어 연산속도를 향상하고 96.7%의 비밀키 추측 정확도를 나타냈다.
#Side Channel Attack #AES #CPA #CNN #ATmega328 #Oscilloscope #부채널 공격 #고급 암호화 표준 #차분 전력 공격 #합성곱 신경망 #오실로스코프

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposal new CPA method
IV. Compared Traditional CPA and new CPA method
V. Conclusions
REFERENCES

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