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Deep-Learning Side-Channel-Attack againt cryptographic module

针对密码模块的深度学习侧通道攻击

基本信息

批准号：
22H03593
负责人：
藤野毅
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03593/
关键词：
暗号モジュールサイドチャネル攻撃深層学習 IoT機器

项目摘要

フィジカル空間に多数配置されるIoT機器でデータを取得し，サイバー空間に正しく届けるためには，IoT機器に暗号モジュールを配備し，セキュアな通信やブートなどに対応する必要がある．個々のIoT機器が取得したデータの真正性はサイバーフィジカルシステム全体の信頼性に影響を与えるため，暗号モジュールに対してセキュリティ認証の導入が始まっている．米国で2019年3月に発行されたFIPS140-3では非侵襲攻撃耐性がセキュリティ要件に加わっており，暗号モジュールが動作している際の消費電力や漏洩電磁波を利用して暗号鍵を取得するサイドチャネル攻撃への耐性が必要である．一方，近年急速に発展した深層学習技術をサイドチャネル攻撃に活用すると，(1)暗号モジュールに対する高い知識がない攻撃者でも鍵取得が容易になる，(2)従来の攻撃対策の一部が無効化される，などが判明し問題となっている．本研究では暗号モジュールに対するサイドチャネル攻撃に深層学習を適用した場合の新しい攻撃手法の研究と詳細な脅威の分析，および深層学習を用いた攻撃に対する対策技術の研究を実施している．深層学習を用いたサイドチャネル攻撃には，既知の暗号鍵に対するサイドチャネル情報（処理時の電力波形）を用いて攻撃用学習モデルを構築し，そのモデルを使って，攻撃ターゲットの暗号鍵を取得するプロファイリング型攻撃と，攻撃ターゲットからの電力波形のみを使って暗号鍵を取得するノンプロファイリング攻撃に大別される．2022年度はプロファイリング攻撃として，AESハードウェア実装，軽量暗号Midori-64およびRSA公開鍵暗号に対して攻撃を実施し，査読付き国際会議発表２件，査読付き英文論文２件の発表を行った．また，ノンプロファイリング攻撃として，AESソフトウェア実装に対して攻撃を実施し，国際会議１件，査読付き英文論文1件の発表を行った.

The IoT machine is equipped with a password for most of the configuration space, and the communication space is required. An IoT machine acquires the authenticity of the server, and the authenticity of the server affects the integrity of the server. FIPS140-3, released in March 2019, adds a key to non-invasive attack resistance, including code generation, power consumption, and leakage electromagnetic waves. On the one hand, in recent years, the rapid development of deep learning technology for the use of attack,(1) the password to the high level of knowledge for attackers to easily obtain keys,(2) the attack strategy part of the non-effective, to identify the problem. This study aims to investigate the application of deep learning to attack and the detailed threat analysis. Deep learning can be used to attack supported email messages, including supported email messages against known secret keys.(Power waveform at processing time) Use attack learning mode to construct, use, attack key to acquire, use, attack key to The code Midori-64 and RSA public key codes are used to attack. 2 papers are presented at the International Conference. 2 papers are presented. In addition, AES software has been installed to implement the attack. One international conference, one English paper and one presentation have been carried out.

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

ハードウェア実装された軽量暗号Midori64に対する深層学習技術を用いたプロファイリング攻撃

使用深度学习技术针对硬件实现的轻量级密码 Midori64 进行分析攻击

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
M. Horie;N. Mitsume;佐孝心，黒田訓宏，福田悠太，吉田康太，藤野毅
通讯作者：
佐孝心，黒田訓宏，福田悠太，吉田康太，藤野毅

オートエンコーダの潜在変数のクラスタリングに基づく非プロファイル型深層学習サイドチャネル攻撃

基于自编码器潜变量聚类的非剖面深度学习侧信道攻击

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
黒田訓宏;福田悠太;吉田康太;藤野毅
通讯作者：
藤野毅

Profiling Deep Learning Side-Channel Attacks Using Multi-Label against AES Circuits with RSM Countermeasure

使用多标签针对 AES 电路和 RSM 对策分析深度学习侧通道攻击

DOI：
10.1587/transfun.2022cip0015
发表时间：
2023
期刊：
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
影响因子：
0
作者：
Yuta FUKUDA;Kota YOSHIDA;Hisashi HASHIMOTO;Kunihiro KURODA;Takeshi FUJINO
通讯作者：
Takeshi FUJINO

Practical aspects on non-profiled deep-learning side-channel attacks against AES software implementation with two types of masking countermeasures including RSM

针对 AES 软件实施的非剖析深度学习侧信道攻击的实际问题，采用包括 RSM 在内的两种类型的屏蔽对策