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최기훈 (국민대학교) 오충연 (국민대학교) 김주환 (국민대학교) 박혜진 (국민대학교) 한동국 (국민대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제35권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
37 - 46 (10page)

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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 활용시 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.
#Deep Learning #Side-Channel Analysis #Template Attack #FPGA

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 블랙박스 하드웨어 구현물에 대한 딥러닝 기반 부채널 분석 방안
Ⅳ. 중간값별 딥러닝 기반 프로파일링 분석 결과
Ⅴ. 결론
References

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