만든 블로그

소프트웨어 ECC 부채널 분석은 Chipwhisperer에서 제공하는 sca205 강의 노트북을 참고해서 쓰는 글로 노트북의 내용인 소프트웨어 ecc 대상의 부채널 분석 방법에 대한 내용을 정리한 글인데요. ecc에 대해 잘 몰라도 부채널 분석이 가능해 보여서 ecc에 대한 개념적인 내용은 생략하겠습니다. 저는 하드웨어를 잘 몰라서 이부분은 설명을 잘 못하고 잘못된 용어도 있을 수도 있습니다. 허허.. 제 계획으로는 아래 순으로 포스팅 할 생각입니다. 이번 글이 ecc 부채널 분석에 대한 개념? 적인 내용이 들어갈거라 길건데 이후 글은 아마 내용이 이번 글과 비교해 적을? 것으로 예상합니다. 소프트웨어 ECC 부채널 분석 해보기 - 1 (펌웨어 트리거 지정을 통한 부채널 분석) 소프트웨어 ECC 부채널 ..

아래 강의에 사용된 내용과 코드를 참고 및 사용하여 쓴 글입니다.Lab 4_2 - CPA on Firmware Implementation of AES chipwhisperer-jupyter/courses/sca101/Lab 4_2 - CPA on Firmware Implementation of AES (MAIN).ipynb at fe7e2aa1585798c3a5a6b247f23Interactive ChipWhisperer tutorials using Jupyter notebooks. - newaetech/chipwhisperer-jupytergithub.com CPA (Correlation Power Analysis, 상관관계 전력 분석)CPA는 암호화 장치가 작동할 때 소모하는 전력량과 처리 중인 데이..

Lab 4_1 - Power and Hamming Weight Relationship chipwhisperer-jupyter/courses/sca101/Lab 4_1 - Power and Hamming Weight Relationship (MAIN).ipynb at fe7e2aa1585798c3a5a6b247f23Interactive ChipWhisperer tutorials using Jupyter notebooks. - newaetech/chipwhisperer-jupytergithub.com 해밍 가중치(Hamming Weight)해밍 가중치(Hamming Weight) : 비트열에서 1의 개수를 말한다.비트열1011011010001010해밍 가중치53 해밍 가중치와 전력 소비의 ..

아래 링크의 강의에 있는 코드와 내용을 참고 및 사용 해서 쓴 글 입니다. Lab 3_2 - Recovering Data from a Single Bit chipwhisperer-jupyter/courses/sca101/Lab 3_2 - Recovering Data from a Single Bit.ipynb at 59b5ac01118facacb625450af370ae95a0bc1cInteractive ChipWhisperer tutorials using Jupyter notebooks. - newaetech/chipwhisperer-jupytergithub.com Lab 3_3 - DPA on Firmware Implementation of AES chipwhisperer-jupyter/courses..

ChipWhispererNewAE Technology에서 개발한 임베디드 기기 보안 연구용 오픈 소스 도구 체인으로, 전력 분석(SPA/CPA) 및 글리칭(Voltage/Clock)을 통한 부채널 공격(Side-Channel Attack)을 수행하는 FPGA 기반 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 별도의 하드웨어 구성 없이 부채널 분석에 대한 연구가 가능하다. https://chipwhisperer.readthedocs.io/en/latest/getting-started.htmlChipWhisperer HuskyChipWhisperer-Husky는 CW1173 ChipWhisperer-Lite의 후속 제품으로 이전 모델에 비해 해상도와 속도가 향상된 ADC, ChipWhisperer-Pro에서만 제공되었..

Python Random Module파이선에서 랜덤값을 얻기 위해 ramdon 이라는 모듈을 많이 사용한다.하지만 random 모듈은 암호학적인 PRNG (PseudoRandom Number Generator) 로 설계되지 않은 PRNG이기 때문에 난수의 추측이 가능한 등의 여러 취약한 부분이 존재할 수 있다. MT19937Python의 Random 모듈은 MT19937 이라는 난수 생성 알고리즘을 사용한다.아래에 코드는 random.getrandbits(bit) 의 구현 코드이다. genrand_uint32(RandomObject *self){ uint32_t y; static const uint32_t mag01[2] = {0x0U, MATRIX_A}; /* mag01[x] = x *..

웹 사이트https://www.tutorialspoint.com/cryptography/index.htm교과서 느낌으로 암호학의 배경이나 암호의 종류와 역할이 영어로 써져있는 웹 사이트.전반적인 암호 기초 배경 지식을 습득하기에 좋은거 같다.암호학 이외에도 다양한 분야에 대해서 다룬 글들이 있음. CryptoHack CryptoHack – HomeA free, fun platform to learn about cryptography through solving challenges and cracking insecure code. Can you reach the top of the leaderboard?cryptohack.org암호를 공부할 수 있는 코스 제공과 다양한 문제가 있는 웹 사이트. Crypt..

Montgomery Form 위 이미지에 있는 계산 방식은 Montgomery From 이라고 하는 계산방법이다. 몽고메리 폼에서의 a` = aR mod N와 b` = bR mod N을 곱하면 (aR mod N) * (bR mod N) = (abR)R mod N 이고, 이를 몽고메리 폼에 맞게 하기 위해 R^(-1)을 곱해준다. (abR)R*R^(-1) mod N =(abR) mod N 이러한 계산과정은 R^(-1)을 곱하고 N을 나눠야 하기 때문에 느리다. 하지만 아래의 알고리즘을 통하여 구하면 비트 쉬프트 연산을 통해 빠른 계산으로 구할 수 있다. Montgomery Reduction Algorithm아래의 수식은 몽고메리 감산 알고리즘으로 T = (aR mod N) * (bR mod N)을 (abR..