KR101480904B1 - 부채널 분석을 위한 파형 선택 장치 및 방법 - Google Patents

부채널 분석을 위한 파형 선택 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

부채널 분석에서 사용되는 파형을 선택하는 장치에 관한 것으로, 주성분 분석법을 이용하여 파형의 분산값을 증가하도록 파형을 선택하여 부채널 분석의 효율성을 높이는 기술에 관한 것이다. 일 실시예에 따르면, 부채널 분석에 필요한 파형 선택 장치는 파형 수집 장치로부터 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하는 행렬생성부와, 생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하고 결정된 제1 주성분을 이용하여 파형 데이터를 변환하는 파형변환부 및 변환된 파형 데이터 중에서 부채널 분석을 위한 파형을 선택하는 파형선택부를 포함할 수 있다.

Description

부채널 분석을 위한 파형 선택 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SELECTING WAVEFORM FOR SIDE-CHANNEL ANALYSIS}
부채널 분석에서 사용되는 파형을 선택하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 주성분 분석법을 이용하여 파형의 분산값을 증가하도록 파형을 선택하여 부채널 분석의 효율성을 높이는 기술에 관한 것이다.
부채널 분석(side channel analysis)은 암호모듈에서 나오는 소비전력 및 전자기파 등의 누수정보를 이용하여 내부의 정보(예: 비밀키 등)를 알아내는 분석법으로 199년도에 최초로 알려지면서 현재 많은 부채널 분석법이 발표되었다.
즉, 부채널 분석법은 IC 카드와 같은 저전력의 정보 보호 장치에 암호 알고리즘을 구현하였을 때 누출되는 연산 시간, 소비 전력, 전자파 등의 부채널 정보를 이용하여 구현된 암호 알고리즘의 비밀 정보를 알아내는 공격 방법이다.
부채널 분석 방법들 중에서 2004년에 발표된 "Correlation power analysis with a leakage model"의 논문에서 소개된 상관계수를 이용한 부채널 분석법이 널리 사용되고 있다. 이후 상관계수를 이용한 부채널 분석법에서 상관계수의 값이 높아지도록 파형을 선택하여 부채널 분석을 수행하는 방식 등이 제시되었지만, 이러한 부채널 분석 방식에서는 미리 측정한 파형에서 어느 위치가 가장 높은 상관계수를 가지는 포인트인지를 알아낼 필요가 있었다. 즉, 분석을 하고자 하는 사람은 파형의 어느 포인트를 사용하여야 할지 미리 실험 등을 통해 알아낼 필요가 있다. 하지만 어느 포인트가 부채널 분석에서 최적의 포인트인지는 알기가 어려워, 일반적인 다른 암호모듈을 대상으로 하여 부채널 분석법으로 사용하기에는 적합하지 않다.
한편, 한국 공개 특허 제10-2012-0042002호는 저장된 분석 대상 파형 데이터에 대한 수집 주파수와 분석 대상 장치의 클럭 주파수를 이용하여 파형 데이터의 생략 포인트를 파악하여 파형 데이터의 크기를 줄여 부채널 분석 시간을 줄이는 기술을 개시하고 있다.
주성분 분석법을 이용하여 부채널 분석에 필요한 파형을 시스템적으로 선택함으로써 더 적은 파형으로도 정확한 분석이 가능하도록 하는 파형 선택 장치 및 방법을 제공하기 위함이다.
일 양상에 따르면, 부채널 분석을 위한 파형 선택 장치는 파형 수집 장치로부터 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하는 행렬생성부, 생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하고, 결정된 제1 주성분을 이용하여 상기 파형 데이터를 변환하는 파형변환부 및 변환된 파형 데이터 중에서 부채널 분석을 위한 파형을 선택하는 파형선택부를 포함할 수 있다.
이때, 파형변환부는 생성된 공분산 행렬로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하고, 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 제1 주성분으로 결정할 수 있다.
이때, 파형선택부는 변환된 파형 데이터를 정렬하여 부채널 분석을 위한 파형을 선택할 수 있다.
이때, 파형선택부는 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 수집된 전체 파형의 분산값 보다 증가하도록 파형을 선택할 수 있다.
일 양상에 따르면, 부채널 분석을 위한 파형 선택 방법은 파형 수집 장치로부터 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하는 단계, 생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하는 단계, 결정된 제1 주성분을 이용하여 파형 데이터를 변환하는 단계 및 변환된 파형 데이터 중에서 부채널 분석을 위한 파형을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 제1 주성분 결정 단계는 생성된 공분산 행렬로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하는 단계 및 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 제1 주성분으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 파형 선택 단계는 변환된 파형 데이터를 정렬하여 부채널 분석을 위한 파형을 선택할 수 있다.
이때, 파형 선택 단계는 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하는 단계 및 내림차순으로 정렬된 파형 데이터 중에서 수집된 전체 파형의 분산값 보다 증가하도록 파형을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
주성분 분석법을 이용하여 부채널 분석에 필요한 파형을 시스템적으로 선택함으로써, 부채널 분석에 필요한 파형의 개수를 줄여 더 적은 파형으로도 정확한 분석이 가능하도록 할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 부채널 분석 시스템의 블록도이다.
도 2는 일반적인 부채널 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 도 1의 실시예에 따른 부채널 분석 시스템 중의 파형 선택 장치의 블록도이다.
도 4 및 도 5는 도 3의 파형 선택 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 파형 선택 방법의 흐름도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 부채널 분석을 위한 파형 선택 장치 및 방법, 부채널 분석 시스템의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 부채널 분석 시스템의 블록도이다. 도 2는 일반적인 부채널 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 부채널 분석 시스템(100)은 파형 수집 장치(110), 파형 선택 장치(120) 및 분석 장치(130)를 포함할 수 있다.
파형 수집 장치(110)는 암호모듈에서 나오는 소비전력 또는 전자기파 등의 누수 정보를 측정하여, 파형 데이터를 수집한다.
파형 선택 장치(120)는 파형 수집 장치(110)에 의해 수집된 파형 데이터를 이용하여 부채널 분석에 필요한 파형을 선택할 수 있다.
도 2는 일반적인 부채널 분석 방법에서 기존의 파형 선택법을 설명하기 위한 파형 데이터(202)의 예로서, 도 2를 참조하면 일반적인 부채널 분석 방법에서 기존의 파형 선택법은 측정한 파형 데이터(202)에서 단 한 개의 최적의 포인트(201)를 실험 등을 통해 미리 알아야 하는 제약이 있었다.
하지만, 이하에서 설명되는 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 바와 같이, 미리 최적 포인트(201)를 알 필요가 없이 시스템적으로 파형 선택이 가능해진다.
일 실시예에 따르면, 파형 선택 장치(120)는 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하고, 생성된 공분산 행렬을 이용하여 필요한 파형을 선택할 수 있다. 이때, 파형 선택 장치(120)는 생성된 공분산 행렬로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하고 그 값들을 이용하여 파형의 분산값이 증가하도록 하여 파형을 선택할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 분산값을 감소하도록 하여 파형을 선택하는 것도 가능하다.
분석 장치(130)는 선택된 파형을 이용하여 부채널 분석을 수행하여 결과값을 생성한다.
도 3은 도 1의 실시예에 따른 부채널 분석 시스템 중의 파형 선택 장치의 블록도이다.
도 3에 도시된 파형 선택 장치(300)는 도 1의 실시예에 따른 부채널 분석 시스템(100)에 포함된 파형 선택 장치(120)의 일 예일 수 있다.
도 3을 참조하여 일 실시예에 따른 파형 선택 장치(300)를 좀 더 구체적으로 설명한다.
먼저, 도 3을 참조하면, 파형 선택 장치(300)는 행렬생성부(310), 파형변환부(320) 및 분석선택부(330)를 포함할 수 있다.
행렬생성부(310)는 파형 수집 장치에서 수집된 파형 데이터를 이용하여 공분산 행렬을 생성한다.
예를 들어, 수집 장치에 의해 N개의 파형 데이터가 수집되고, 수집된 N개의 파형 각각에 T개의 포인트가 있다고 가정할 때, 행렬생성부(310)는 총 NxT 개의 공분산 행렬을 생성할 수 있다.
파형변환부(320)는 행렬생성부(310)에 의해 생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하고, 결정된 제1 주성분을 이용하여 파형 데이터를 변환할 수 있다.
이때, 파형변환부(320)는 일 예에 따르면 수집된 N개의 파형 데이터에 대해 생성된 공분산 행렬(NxT)로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하고, 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 제1 주성분으로 결정할 수 있다.
파형변환부(320)는 이와 같이 결정된 제1 주성분을 이용하여 NxT의 파형 데이터를 변환하여 Nx1의 변환된 파형 데이터를 얻을 수 있다.
파형선택부(330)는 Nx1의 변환된 파형 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하여 부채널 분석을 위한 파형을 선택할 수 있다.
이와 같이, 변환된 파형 데이터를 오름차순으로 정렬하여 파형을 선택하면 분산값을 감소시켜 부채널 분석에 영향을 미치거나, 반대로 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 파형을 선택하면 분산값을 증가시켜 부채널 분석에 영향을 미칠 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 파형을 선택함으로써 분산값을 증가시켜 부채널 분석의 효율성을 높이도록 할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니므로, 반대로 파형 데이터를 오름차순으로 정렬하여 분산값을 감소시키는 방향으로 파형을 선택하는 것도 가능하다.
일반적으로 부채널 분석을 수행할 때에는 파형에 노이즈 등의 정보가 포함되어 있기 때문에 여러 개의 파형을 이용하여 분석을 수행하게 된다. 이와 같이, 여러 개의 파형이 부채널 분석에 이용되므로 계산 시간 및 연산에 필요한 메모리 등이 많이 필요하게 된다.
하지만, 본 발명의 실시예에 따르면, 부채널 분석에 필요한 파형 데이터의 개수를 시스템적으로 감소시킬 수 있게 되어, 계산 시간 및 연산에 필요한 메모리 등을 절약할 수 있다.
도 4 및 도 5는 도 3의 파형 선택 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 파형 선택 장치(400)를 통해 부채널 분석에 필요한 파형의 선택 결과를 도시한 것으로, 파형 수집 장치에서 N개의 파형 데이터(401)가 수집되면, 파형 선택 장치(400)는 전술한 바와 같이 분산값이 증가 또는 감소하도록 N'개(N'<N)의 파형 데이터(402)를 선택하여 부채널 분석에 적용되도록 할 수 있다.
도 5는 수집된 파형 데이터를 내림차순 또는 오름차순으로 정렬하여 파형을 선택한 경우 선택된 파형의 분산값을 비교 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 500은 일부의 파형 데이터를 선택하기 전의 전체 수집된 파형의 분산값을 도시한 것이고, 501은 파형 선택 장치에 의해 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 선택된 일부 파형의 분산값을 나타낸 것이며, 502는 반대로 오름차순으로 정렬하여 선택된 일부 파형의 분산값을 나타낸 것이다.
다시 도 3을 참조하면, 파형 선택 장치(300)는 도 5에 도시된 바와 같이, 변환된 파형을 내림차순으로 정렬하여 그 분산값이 수집된 전체 파형의 분산값 보다 증가되도록 일부의 파형을 선택하여 도 1의 부채널 분석 장치(130)에 입력할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 파형 선택 방법의 흐름도이다.
도 6은 도 3의 실시예에 따른 파형 선택 장치(300)에서 수행되는 파형 선택 방법일 수 있다.
도 6을 참조하여 일 실시예에 따른 파형 선택 방법을 설명하면, 파형 선택 장치(300)는 파형 수집 장치에서 수집된 파형 데이터를 이용하여 공분산 행렬을 생성할 수 있다(단계 610).
도 4를 참조하여 설명한 바와 같이, 파형 선택 장치(300)는 수집 장치에 의해 N개의 파형 데이터(401)가 수집되면, 그 수집된 파형 데이터(401) 각각에 존재하는 T개의 포인트에 대해 총 NxT 개의 공분산 행렬을 생성할 수 있다.
그 다음, 생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정할 수 있다(단계 620). 이때, 파형 선택 장치(300)는 수집된 N개의 파형 데이터에 대해 생성된 공분산 행렬(NxT)로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하고, 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 제1 주성분으로 결정할 수 있다.
그 다음, 결정된 제1 주성분을 이용하여 NxT의 파형 데이터를 변환하여 Nx1의 변환된 파형 데이터를 얻을 수 있다(단계 630).
그 다음, Nx1의 변환된 파형 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하여 부채널 분석을 위한 파형을 선택할 수 있다(단계 640). 이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 파형을 선택함으로써 분산값을 증가시켜 부채널 분석의 효율성을 높이도록 할 수 있다.
본 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 부채널 분석 시스템
110: 파형 수집 장치
120: 파형 선택 장치
130: 분석 장치
300: 파형 선택 장치
310: 행렬생성부
320: 파형변환부
330: 파형선택부

Claims (8)

  1. 부채널 분석을 위한 파형 선택 장치에 있어서,
    파형 수집 장치로부터 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하는 행렬생성부;
    생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하고, 결정된 제1 주성분을 이용하여 상기 파형 데이터를 변환하는 파형변환부; 및
    상기 변환된 파형 데이터 중에서 부채널 분석을 위한 파형을 선택하되, 상기 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하여 상기 수집된 전체 파형의 분산값 보다 증가하도록 파형을 선택하는 파형선택부;를 포함하는 파형 선택 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 파형변환부는
    상기 생성된 공분산 행렬로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하고, 상기 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 상기 제1 주성분으로 결정하는 파형 선택 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 부채널 분석을 위한 파형 선택 방법에 있어서,
    파형 수집 장치로부터 수집된 파형 데이터를 기초로 공분산 행렬을 생성하는 단계;
    생성된 공분산 행렬을 이용하여 제1 주성분을 결정하는 단계;
    상기 결정된 제1 주성분을 이용하여 상기 파형 데이터를 변환하는 단계; 및
    상기 변환된 파형 데이터 중에서 부채널 분석을 위한 파형을 선택하는 단계;를 포함하고,
    상기 파형 선택 단계는
    상기 변환된 파형 데이터를 내림차순으로 정렬하는 단계; 및
    상기 내림차순으로 정렬된 파형 데이터 중에서 상기 수집된 전체 파형의 분산값 보다 증가하도록 파형을 선택하는 단계;를 포함하는 파형 선택 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 제1 주성분 결정 단계는
    상기 생성된 공분산 행렬로부터 고유 벡터와 고유값을 계산하는 단계; 및
    상기 고유값이 가장 큰 것에 해당하는 고유 벡터를 상기 제1 주성분으로 결정하는 단계;를 포함하는 파형 선택 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
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