[論文レビュー] Dataplant: Enhancing System Security with Low-Cost In-DRAM Value Generation Primitives

Lois Orosa, Yaohua Wang+14 more|arXiv (Cornell University)|Feb 19, 2019

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security参考文献 93被引用数 9

ひとこと要約

この論文では、商品用DRAMチップ内の固有のプロセスばらつきを活用して、DRAMアレイを変更せずに予測不能で再現可能な値を生成する低コストなin-DRAMセキュリティプリミティブ、Dataplantを提案する。内部タイミング信号をわずかに変更することで、破壊的でない、温度に強く、1.8倍高いスループットを実現するDRAME基盤のPUFと、実行時オーバーヘッドゼロで電源サイクル毎にデータを破壊するコールドブート攻撃防止機構を実現する。

ABSTRACT

DRAM manufacturers have been prioritizing memory capacity, yield, and bandwidth for years, while trying to keep the design complexity as simple as possible. DRAM chips do not carry out any computation or other important functions, such as security. Processors implement most of the existing security mechanisms that protect the system against security threats, because 1) executing security mechanisms usually require non-trivial computational capabilities (e.g., encryption), and 2) commodity DRAM chips are not designed to perform computations or tasks other than data storage. In this work, we advocate for DRAM as a key component for providing security mechanisms to the system. To this end, we propose Dataplant, a new class of low-cost, high-performance, and reliable security primitives that can be integrated in commodity DRAM chips with minimal changes. The main idea of Dataplant is to slightly modify the internal DRAM timing signals to expose the inherent process variation found in all DRAM chips for generating unpredictable but reproducible values (e.g., keys) within DRAM. We use Dataplant to build two new security mechanisms. First, a new Dataplant-based physical unclonable function (PUF) with non-destructive read-out, low evaluation latency, robust responses, resiliency to temperature changes, and data-independent responses. Second, a new cold boot attack prevention mechanism that automatically destroys all data within DRAM on every power cycle with zero run-time energy and latency overheads. Using a combination of detailed simulations and experiments with 136 real commodity DRAM chips, we show that our Dataplant-based PUF has 1.8x higher throughput than the best state-of-the-art DRAM PUFs. We also demonstrate that our Dataplant-based cold boot attack protection mechanism is 19.5x faster and consumes 2.54x less energy when compared to existing mechanisms.

研究の動機と目的

• 機密データを保存する上で極めて重要な役割を果たすが、ハードウェアレベルのセキュリティサポートを欠いている商品用DRAMチップの課題に対処する。
• 破壊的読み出し、高遅延、ノイズ、温度感受性といった既存のDRAME基盤PUFの限界を克服する。
• 実行時パフォーマンスおよびエネルギーオーバーヘッドがゼロであるコールドブート攻撃防止機構を実装する。
• アーキテクチャ変更なしに、商品用DRAMチップ内に直接、安全で低コストかつ効率的なシステムレベルのセキュリティ機構を実現する。
• 既存のDRAMタイミングに最小限の変更を加えることでin-DRAMプリミティブを実装し、後方互換性と産業界への採用を確保することを実証する。

提案手法

• DRAMの固有のプロセスばらつきを活用し、内部タイミング信号（例：アーキベーションおよびセンスアンプタイミング）を変更することで、予測不能ではあるが再現可能な値を生成する。
• 2種類のプリミティブバージョンを導入：US-Dataplant（センスアンプで値を生成）とUC-Dataplant（メモリセルで値を生成）。
• 標準のDDRメモリコマンドと完全に互換性があり、DRAMアレイや物理レイアウトに変更を加える必要がない。
• 生成された値を用いて、破壊的でなく、データに依存しないPUFを実装し、温度変化に対して強く、低遅延な評価を実現する。
• 1つのDRAMコマンドで電源サイクル毎にデータ破壊をトリガーするコールドブート攻撃防止機構を実装し、実行時エネルギーおよび遅延コストをゼロに抑える。
• 136個の実際の商品用DRAMチップを用いた詳細なシミュレーションと実験により、多様な動作条件下でのアプローチの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 商品用DRAMチップ内のプロセスばらつきを活用して、DRAMアレイを変更せずに暗号的に有用な予測不能な値を生成することは可能か？
• RQ2 in-DRAMプリミティブは、破壊的読み出しを回避し、温度変化などの環境変化に耐性を持つPUFのような安全なメカニズムを実装できるか？
• RQ3 タイミング信号の変更のみで、実行時パフォーマンスおよびエネルギーオーバーヘッドがゼロのコールドブート攻撃防止機構を実装できるか？
• RQ4 異なる温度およびメモリ負荷下で、DataplantベースのPUFのスループットおよび信頼性は、最先端のDRAME基盤PUFと比べてどのように異なるか？
• RQ5 Dataplantプリミティブは、メモリコントローラーやシステムアーキテクチャの変更なしに、既存のDDRメモリチップにどの程度統合可能か？

主な発見

• DataplantベースのPUFは、最高の既存のDRAME基盤PUFよりも1.8倍高いスループットを達成し、保存されたデータに依存せず、温度変化に対しても耐性がある。
• PUFの応答は頑健で、破壊的ではなく、データに依存しない挙動を示し、温度補正や一定温度下での動作の必要がなくなる。
• Dataplantに基づくコールドブート攻撃防止機構は、従来の手法と比べ19.5倍速く、エネルギー消費量は2.54倍少ないが、実行時パフォーマンスおよびエネルギーオーバーヘッドはゼロである。
• この機構は、1つのDRAMコマンドのみで、電源サイクル毎にすべてのデータを破壊するため、プリチャージおよびアクティベートシーケンスを要する代替手法よりもはるかに高速である。
• 136個の実際の商品用DRAMチップを用いた評価により、Dataplantの信頼性、再現性、実用性が、さまざまなDRAM世代およびメーカーにわたり確認された。
• 提案されたプリミティブはDRAMアレイに変更がなく、標準のDDRメモリインターフェースと完全に互換性があるため、既存システムへのシームレスな統合が可能である。