ASCENT Framework: Un Nuovo Approccio alla Sicurezza Hardware
ASCENT migliora la sicurezza hardware contro gli attacchi laterali di potenza durante la progettazione.
― 6 leggere min
Indice
- Attacchi Side-Channel di Potenza Spiegati
- Approcci Tradizionali e le Loro Questioni
- Introduzione al Framework ASCENT
- Caratteristiche Chiave di ASCENT
- Sfide nei Sistemi Esistenti
- Il Processo di Sintesi Logica
- Ricerca ad Albero di Monte-Carlo (MCTS)
- Il Ruolo del Machine Learning
- Addestramento del Predittore
- Valutazione dei Risultati
- Applicazione Pratica di ASCENT
- Direzioni Future
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Negli ultimi anni, l'hardware utilizzato per compiti crittografici è stato minacciato dagli attacchi side-channel di potenza (PSCA). Questi attacchi possono rivelare informazioni sensibili, come le chiavi segrete, misurando quanta energia consuma un dispositivo mentre esegue operazioni. Questo problema influisce sulla sicurezza di molti dispositivi, dagli smartphone ai grandi server.
Questo articolo discute un nuovo framework chiamato ASCENT, progettato per migliorare la sicurezza dell'hardware contro questi attacchi. Gli approcci tradizionali spesso si concentrano sul miglioramento delle prestazioni e dell'efficienza energetica, trascurando come queste scelte impattino sulla sicurezza. ASCENT mira a spostare l'attenzione verso il miglioramento della sicurezza nel processo di progettazione.
Attacchi Side-Channel di Potenza Spiegati
Gli attacchi side-channel di potenza sfruttano la connessione tra il consumo energetico di un dispositivo e i dati che elabora. Quando un dispositivo esegue calcoli, consuma energia in modi che possono essere analizzati per inferire informazioni sensibili. Esistono vari tipi di PSCA, tra cui:
- Analisi di Potenza Semplice (SPA): Questo metodo osserva l'uso di energia durante operazioni specifiche per estrarre informazioni direttamente.
- Analisi di Potenza Differenziale (DPA): La DPA confronta il consumo energetico in molte operazioni per trovare schemi correlati alle chiavi segrete.
- Analisi di Potenza Correlata (CPA): Questa tecnica utilizza metodi statistici per correlare il consumo energetico osservato con schemi attesi, spesso utilizzando coefficienti di correlazione per l'analisi.
Con il progresso della tecnologia, il rischio di attacchi side-channel di potenza statici (S-PSCA) è aumentato. Questi attacchi si concentrano sul consumo di energia anche quando il dispositivo è inattivo. Gli aggressori possono sfruttare questo per accedere a informazioni memorizzate, rendendo essenziali le contromisure.
Approcci Tradizionali e le Loro Questioni
In precedenza, gli sforzi per contrastare i PSCA si concentravano sull'integrazione di misure di sicurezza dopo il processo di progettazione, che spesso dava priorità alle prestazioni e all'efficienza energetica. Questo significa che le preoccupazioni per la sicurezza potrebbero non essere adeguatamente affrontate, lasciando potenziali vulnerabilità.
Molte strategie per proteggere i circuiti contro i PSCA aumentano la complessità della progettazione e influenzano le prestazioni. Ad esempio, aggiungere rumore all'uso di energia può oscurare informazioni sensibili, ma richiede risorse aggiuntive. Pertanto, c'è un'urgenza di integrare la sicurezza nel processo di progettazione dell'hardware sin dall'inizio.
Introduzione al Framework ASCENT
ASCENT propone un approccio nuovo a questo problema. Sottolinea la sicurezza nelle fasi iniziali della progettazione, in particolare durante la Sintesi Logica. Questo processo trasforma descrizioni ad alto livello dell'hardware in strutture dettagliate adatte alla produzione. Considerando la sicurezza durante questa fase, ASCENT mira a produrre netlist con una maggiore resilienza contro i PSCA.
Caratteristiche Chiave di ASCENT
Approccio Basato su Apprendimento e Ricerca: ASCENT combina tecniche di Apprendimento Automatico con algoritmi di ricerca per navigare efficacemente nello spazio di progettazione. Cerca configurazioni di netlist che offrano una migliore sicurezza mantenendo le prestazioni sotto controllo.
Valutazione Più Veloce: Una delle caratteristiche distintive di ASCENT è la sua capacità di accelerare la valutazione della resilienza ai side-channel di potenza. Le valutazioni tradizionali possono richiedere molto tempo, ma ASCENT riduce significativamente questo processo.
Controllo delle Prestazioni: Mentre si concentra sulla sicurezza, ASCENT garantisce che l'impatto su potenza, prestazioni e area (PPA) sia minimo. Questo equilibrio è cruciale per garantire che il miglioramento della sicurezza non comporti costi insostenibili.
Sfide nei Sistemi Esistenti
La progettazione di hardware sicuro è complicata a causa di numerosi fattori, inclusi il vasto numero di configurazioni potenziali e la difficoltà di valutare accuratamente le posture di sicurezza dopo la fase di progettazione iniziale. I metodi tradizionali spesso trattano la sicurezza come un pensiero successivo, il che può portare a vulnerabilità.
Un'altra questione è la dipendenza dagli strumenti di sintesi commerciali che danno priorità alle prestazioni. Questi strumenti offrono opzioni limitate per ottimizzare i progetti per la sicurezza, creando un divario che ASCENT mira a colmare.
Il Processo di Sintesi Logica
La sintesi logica è il passo cruciale in cui le descrizioni di progettazione ad alto livello vengono convertite in hardware effettivo. Il processo comporta la creazione di una netlist, una rappresentazione del progetto in termini di porte logiche. Diversi metodi di sintesi possono portare a diverse netlist, ognuna con caratteristiche di consumo energetico uniche.
ASCENT sfida la visione tradizionale secondo cui l'ottimizzazione semplicemente per PPA porterà a progetti sicuri. Invece, promuove un approccio incentrato sulla sicurezza, in cui i progetti vengono ottimizzati considerando la loro vulnerabilità ai PSCA.
Ricerca ad Albero di Monte-Carlo (MCTS)
Un componente fondamentale di ASCENT è l'uso della Ricerca ad Albero di Monte-Carlo (MCTS), una strategia per navigare efficacemente in grandi spazi di ricerca. La MCTS aiuta a valutare diverse ricette di sintesi bilanciando esplorazione (cercando nuove possibilità) e sfruttamento (sfruttando al meglio le opzioni note).
La MCTS costruisce una struttura ad albero in cui ogni nodo rappresenta uno stato nel processo di sintesi. Utilizza feedback dalla valutazione dei progetti per guidare la ricerca verso configurazioni migliori. Questo metodo consente a ASCENT di identificare rapidamente percorsi di progettazione promettenti, accelerando significativamente il processo di sintesi.
Il Ruolo del Machine Learning
ASCENT integra il machine learning come strumento per effettuare valutazioni rapide della resilienza ai PSCA. Il framework utilizza un modello predittivo che stima quanti tracciati di potenza sarebbero necessari per un attaccante per avere successo in un attacco side-channel. Questa previsione consente ai progettisti di valutare numerose configurazioni senza lunghe simulazioni.
Addestramento del Predittore
Per creare un predittore accurato, ASCENT richiede dati da precedenti valutazioni. La principale sfida qui è raccogliere un insieme diversificato di esempi che rappresentano diverse configurazioni di netlist, minimizzando al contempo il tempo necessario per la raccolta dei dati. Il processo di addestramento comporta il confronto della resilienza predetta con le misurazioni effettive, affinando il modello per migliorare la sua accuratezza.
Valutazione dei Risultati
Una volta che ASCENT valuta diverse configurazioni, trova quelle con il miglior potenziale per la sicurezza. Le ricette selezionate vengono quindi sintetizzate nel progetto hardware finale. Durante questo processo, ASCENT mantiene un attento equilibrio tra sicurezza e PPA, assicurandosi che il miglioramento di uno non comprometta eccessivamente l'altro.
Applicazione Pratica di ASCENT
ASCENT è stato testato utilizzando vari esempi, inclusi implementazioni dello Standard di Crittografia Avanzata (AES). Questi test dimostrano la capacità del framework di migliorare significativamente la resistenza ai PSCA mantenendo i sovraccarichi in termini di area, potenza e ritardo all'interno di limiti accettabili.
I risultati rivelano che ASCENT può raggiungere una sicurezza fino a tre volte superiore contro gli attacchi side-channel, dimostrando la sua efficacia in scenari reali.
Direzioni Future
Il framework ASCENT è solo l'inizio. Il lavoro futuro mira a perfezionare le sue capacità, permettendogli di adattarsi ad altri tipi di minacce, come gli attacchi di iniezione di guasti. Potenziare il suo modello di machine learning e integrarlo con ulteriori strumenti di progettazione è anche in agenda.
Conclusione
In sintesi, ASCENT rappresenta un cambiamento nel modo in cui pensiamo alla sicurezza dell'hardware. Integrando la sicurezza nel processo di progettazione sin dall'inizio, offre un approccio completo per contrastare gli attacchi side-channel di potenza. Questo framework apre nuove strade per migliorare la resilienza dei sistemi crittografici, assicurando che, con l'evoluzione della tecnologia, anche la sicurezza dei dispositivi su cui facciamo affidamento si evolva.
Titolo: ASCENT: Amplifying Power Side-Channel Resilience via Learning & Monte-Carlo Tree Search
Estratto: Power side-channel (PSC) analysis is pivotal for securing cryptographic hardware. Prior art focused on securing gate-level netlists obtained as-is from chip design automation, neglecting all the complexities and potential side-effects for security arising from the design automation process. That is, automation traditionally prioritizes power, performance, and area (PPA), sidelining security. We propose a "security-first" approach, refining the logic synthesis stage to enhance the overall resilience of PSC countermeasures. We introduce ASCENT, a learning-and-search-based framework that (i) drastically reduces the time for post-design PSC evaluation and (ii) explores the security-vs-PPA design space. Thus, ASCENT enables an efficient exploration of a large number of candidate netlists, leading to an improvement in PSC resilience compared to regular PPA-optimized netlists. ASCENT is up to 120x faster than traditional PSC analysis and yields a 3.11x improvement for PSC resilience of state-of-the-art PSC countermeasures
Autori: Jitendra Bhandari, Animesh Basak Chowdhury, Mohammed Nabeel, Ozgur Sinanoglu, Siddharth Garg, Ramesh Karri, Johann Knechtel
Ultimo aggiornamento: 2024-07-01 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2406.19549
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.19549
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.