하드웨어 허니팟: 순차적 역공학을 잘못된 방향으로 유도하기

Core Concepts

하드웨어 FSM 허니팟은 역공학 도구를 잘못된 FSM으로 유도하여 원본 FSM 추출을 방해한다. 이를 통해 상태 레지스터 식별 방법들이 원본 FSM을 더 이상 감지하지 못하게 만든다.

Abstract

이 논문은 하드웨어 FSM 난독화를 위한 새로운 접근법을 제안한다. 이 방법은 두 가지 부분으로 구성된다:

1. 하드웨어 FSM 허니팟(FSM-HP): FSM-HP는 역공학 도구에게 매력적으로 보이도록 설계되어, 역공학 도구가 이를 올바른 FSM으로 식별하게 만든다. 이를 통해 원본 FSM 추출을 방해한다.

2. 매력적이지 않은 FSM(unattractive FSM): 매력적이지 않은 FSM은 상태 레지스터 식별 방법들이 사용하는 특정 특징들을 의도적으로 제거함으로써, 이러한 방법들이 원본 FSM의 상태 레지스터를 더 이상 식별하지 못하게 만든다.

이 두 가지 기법을 결합하면, 상태 레지스터 식별 방법들이 FSM-HP를 선호하거나 원본 FSM의 상태 레지스터를 더 이상 식별하지 못하게 된다. 이를 통해 원본 FSM 추출을 성공적으로 방해할 수 있다.

Stats

상태 레지스터 식별 방법들은 주로 다음과 같은 특징들을 사용한다: 높은 피드백 경로, 동일한 클록/리셋/인에이블 신호, 제어 신호에 대한 영향, 입력 구조의 차이, 강한 연결성 등
매력적이지 않은 FSM 설계에서는 높은 피드백 경로와 입력 구조의 차이와 같은 특징들을 의도적으로 제거한다.

Quotes

"하드웨어 FSM 허니팟은 역공학 도구를 잘못된 FSM으로 유도하여 원본 FSM 추출을 방해한다."
"매력적이지 않은 FSM은 상태 레지스터 식별 방법들이 사용하는 특정 특징들을 의도적으로 제거함으로써, 이러한 방법들이 원본 FSM의 상태 레지스터를 더 이상 식별하지 못하게 만든다."

Key Insights Distilled From

Hardware Honeypot

by Michaela Bru... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.03707.pdf

Deeper Inquiries

제안된 FSM 난독화 기법을 실제 산업 규모 설계에 적용했을 때의 오버헤드와 성능 영향은 어떨까?

이 난독화 기법을 산업 규모의 설계에 적용할 때, 오버헤드와 성능 영향을 고려해야 합니다. 제시된 연구에서는 오버헤드에 대해 평균적으로 51%의 셀 면적 증가가 있었으며, 이는 이전 연구에서 제시된 24%보다 크고, 다른 연구에서 제시된 288%보다는 작았습니다. 이러한 면적 증가는 주로 유사성 기반 상태 레지스터 식별 방법과 FSM-HP 삽입 기술에서 비롯된 것으로 보입니다. 그러나 FSM이 설계의 가장 작은 부분이기 때문에 산업용 설계에서는 이러한 측정된 오버헤드 결과가 줄어들 것으로 예상됩니다. 또한, 평균적으로 측정된 지연 시간은 영향을 받지 않았습니다. 이러한 결과는 산업적인 규모의 설계에서 이 난독화 기법이 적용될 때의 효율성을 강조합니다.

제안된 FSM 난독화 기법을 실제 산업 규모 설계에 적용했을 때의 오버헤드와 성능 영향은 어떨까?

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제안된 FSM 난독화 기법을 실제 산업 규모 설계에 적용했을 때의 오버헤드와 성능 영향은 어떨까?

이 난독화 기법을 산업 규모의 설계에 적용할 때, 오버헤드와 성능 영향을 고려해야 합니다. 제시된 연구에서는 오버헤드에 대해 평균적으로 51%의 셀 면적 증가가 있었으며, 이는 이전 연구에서 제시된 24%보다 크고, 다른 연구에서 제시된 288%보다는 작았습니다. 이러한 면적 증가는 주로 유사성 기반 상태 레지스터 식별 방법과 FSM-HP 삽입 기술에서 비롯된 것으로 보입니다. 그러나 FSM이 설계의 가장 작은 부분이기 때문에 산업용 설계에서는 이러한 측정된 오버헤드 결과가 줄어들 것으로 예상됩니다. 또한, 평균적으로 측정된 지연 시간은 영향을 받지 않았습니다. 이러한 결과는 산업적인 규모의 설계에서 이 난독화 기법이 적용될 때의 효율성을 강조합니다.