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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 洪錫熹
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다.
템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 추정할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 추정이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 추정할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 추정이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 관련 연구 4제 1절 전력분석공격(Power Analysis Attack) . . . . . . . . . . . . . 4제 2절 전력분석공격의 성능 향상 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . 10제 3 절 템플릿 공격(Template Attack) . . . . . . . . . . . . . . . . . 12제 4 절 템플릿 공격의 성능 향상 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . 15제 3 장 프로파일링 단계에서 파형 선별을 통한 템플릿 공격의 성능 향상방법 19제 1 절 원리(Principle) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19제 2 절 파형 선택법(Trace SelectionMethod) . . . . . . . . . . . . . 20제 4 장 실험 23제 1 절 목적과 환경(Purpose and Environments) . . . . . . . . . . . 23제 2 절 진행과정(Procedure) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25제 3 절 결과(Results) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26제 5 장 결론 30부록 A 매트랩 코드와 실험 결과 그래프 31제 1 절 MATLAB 코드 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31제 2 절 실험 결과 그래프 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
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