[논문 리뷰] Advanced profiling for probabilistic Prime+Probe attacks and covert channels in ScatterCache

Antoon Purnal, Ingrid Verbauwhede|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 09.

Security and Verification in Computing인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 캐시 기반 사이드 채널 공격을 방지하기 위해 설계된 암호화 캐시 아키텍처인 ScatterCache에 대한 두 가지 고도로 발전된 공격을 제시한다. 11비트 인덱스를 가진 8-way set-associative 캐시에서, 피해자 접근 수를 약 2^25에서 2^10 이하로 줄이는 데 매우 최적화된 유효성 집합 프로파일링 기법을 도입하였으며, 임의의 주소 충돌을 활용하는 새로운 확률적 코어프트 채널을 구현하여, 전체 캐시 교체 방법보다 높은 대역폭을 달성하면서도 무작위화된 캐시에서도 효과적으로 작동함을 입증하였다.

ABSTRACT

Timing channels in cache hierarchies are an important enabler in many microarchitectural attacks. ScatterCache (USENIX 2019) is a protected cache architecture that randomizes the address-to-index mapping with a keyed cryptographic function, aiming to thwart the usage of cache-based timing channels in microarchitectural attacks. In this note, we advance the understanding of the security of ScatterCache by outlining two attacks in the noise-free case, i.e. matching the assumptions in the original analysis. As a first contribution, we present more efficient eviction set profiling, reducing the required number of observable victim accesses (and hence profiling runtime) by several orders of magnitude. For instance, to construct a reliable eviction set in an 8-way set associative cache with 11 index bits, we relax victim access requirements from approximately $2^{25}$ to less than $2^{10}$ . As a second contribution, we demonstrate covert channel profiling and transmission in probabilistic caches like ScatterCache. By exploiting arbitrary collisions instead of targeted ones, our approach significantly outperforms known covert channels (e.g. full-cache eviction).

연구 동기 및 목표

• 키 기반 암호 함수를 사용해 주소-인덱스 매핑을 무작위화하는 방식으로 설계된 보호 캐시 아키텍처인 ScatterCache의 보안 가정에 도전하기 위해.
• 피해자 접근 요구 수를 최적화하여 Prime+Probe 공격에서 유효성 집합 프로파일링의 계산 비용을 낮추기 위해.
• 키 기반 암호 무작위화를 사용하는 확률적 캐시 아키텍처에서 코어프트 채널을 구축하고 악용할 수 있는 가능성을 입증하기 위해.
• 강력한 무작위화가 이루어져도 노이즈가 없는 조건에서는 사이드 채널 및 코어프트 채널 공격이 여전히 가능함을 보여주기 위해.
• 보호 캐시 시스템에서 공격자 노력과 코어프트 채널 용량의 상한을 정량적으로 분석할 수 있는 기초를 제공하기 위해.

제안 방법

• 기존의 유효성 집합 프로파일링을 일반화하여 캐시 웨이 간 충돌 확률을 모델링하고 통계적 추론을 활용해 관측이 필요한 피해자 접근 수를 줄였다.
• 특정 타겟이나 전체 캐시 교체에 의존하지 않고, 캐시 웨이 간 임의의 주소 충돌을 활용하는 확률적 코어프트 채널을 적용하였다.
• 전송자 주소의 s개의 분리된 박스에 하나의 비트씩 전송하기 위해 병합 기법을 사용하여 신뢰성을 높였다.
• 수신자가 수신자 주소를 다시 로드한 후 느린 접근 수를 세는 임계값 기반 탐지 기법을 활용하여 전송된 비트를 추론하였다.
• 원래 ScatterCache 분석에서 사용된 노이즈 없는 가정 조건과 동일한 조건에서 프로파일링 및 전송 단계를 시뮬레이션하였다.
• 각 캐시 웨이를 독립적인 확률적 채널로 간주하고, 충돌 시 1/nways의 성공 확률을 가짐으로써, 매개변수 f(사용되는 캐시 라인 비율)와 s(박스 수)를 통해 대역폭 조정이 가능하도록 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ScatterCache에서 피해자 접근 수를 줄임으로써 유효성 집합 프로파일링의 속도를 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 키 기반 암호 무작위화를 사용하는 캐시 아키텍처에서, 확률적 코어프트 채널을 얼마나 잘 구축하고 악용할 수 있는가?
• RQ3 ScatterCache에서의 코어프트 채널 대역폭과 오류율은 기존의 Prime+Probe 및 전체 캐시 교체 기반 코어프트 채널과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 무작위화된 캐시 아키텍처에서 프로파일링 복잡도와 코어프트 채널 품질 사이의 상호 교환 관계는 어떠한가?
• RQ5 ScatterCache의 잔여 공격 표면은 공격자 노력과 채널 용량 측면에서 형식적으로 상한을 정할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 프로파일링 방법은 11비트 인덱스를 가진 8-way set-associative 캐시에서 피해자 접근 수를 약 2^25에서 2^10 미만으로 줄였으며, 이는 1000배 이상의 감소를 의미한다.
• 기존 ScatterCache 분석에서 예상한 것보다 훨씬 낮은 런타임과 자원 소비로 신뢰할 수 있는 유효성 집합 구축이 가능해졌다.
• 특정 타겟이나 전체 캐시 교체가 필요 없이, 캐시 웨이 간 임의의 충돌을 활용하는 새로운 확률적 코어프트 채널이 입증되었다.
• 암호화 무작위화가 존재하더라도 전체 캐시 교체 기반 코어프트 채널보다 더 높은 대역폭을 달성하면서도 효과적으로 작동함을 입증하였다.
• 채널의 비트 오류율과 대역폭은 매개변수 f(사용되는 캐시 라인 비율)와 s(박스 수)를 통해 조절 가능하여 신뢰성과 처리량 사이의 트레이드오���을 가능하게 하였다.
• 시뮬레이션 결과는 원래 ScatterCache 보안 모델의 노이즈 없는 가정 조건 하에서 프로파일링 및 전송 단계의 실현 가능성을 확인하였다.