Multi-Layer Perceptron 기법을 이용한 전력 분석 공격 구현 및 분석

Vol. 29, No. 5, pp. 997-1006, 10월. 2019
10.13089/JKIISC.2019.29.5.997, Full Text:
Keywords: Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, Deep Learning MLP, Machine Learning SVM
Abstract

본 논문에서는 기존 전력 분석 공격의 어려움과 비효율성을 극복하기 위해 딥 러닝 기반의 MLP(Multi-LayerPerceptron) 알고리즘을 기반으로 한 공격 모델을 사용하여 암호 디바이스의 비밀 키를 찾는 공격을 시도하였다. 제안하는 전력 분석 공격 대상은 XMEGA128 8비트 프로세서 상에서 구현된 AES-128 암호 모듈이며, 16바이트의비밀 키 중 한 바이트씩 복구하는 방식으로 구현하였다. 실험 결과, MLP 기반의 전력 분석 공격은 89.51%의 정확도로 비밀 키를 추출하였으며 전처리 기법을 수행한 경우에는 94.51%의 정확도를 나타내었다. 제안하는 MLP 기반의 전력 분석 공격은 학습을 통한 feature를 추출할 수 있는 성질이 있어 SVM(Support Vector Machine)과 같은 머신 러닝 기반 모델보다 우수한 공격 특성을 보임을 확인하였다.

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Cite this article
[IEEE Style]
권홍필, 배대현 and 하재철, "Implementation and Analysis of Power Analysis Attack Using Multi-Layer Perceptron Method," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 29, no. 5, pp. 997-1006, 2019. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.997.

[ACM Style]
권홍필, 배대현, and 하재철. 2019. Implementation and Analysis of Power Analysis Attack Using Multi-Layer Perceptron Method. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 29, 5, (2019), 997-1006. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.997.