[논문 리뷰] An Automated Framework for Board-level Trojan Benchmarking

Tamzidul Hoque, Shuo Yang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 27.

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 삽입 단계, 활성화 메커니즘, 피로드 영향, 물리적 특성 기반으로 트로이번을 분류함으로써 보드 수준의 하드웨어 트로이번 벤치마크를 자동으로 생성하는 최초의 프레임워크를 제시한다. 이는 개방형 PCB 넷리스트에 다양한, 사용자 정의가 가능한 트로이번을 자동으로 삽입하는 도구 플로우를 도입하여, 신뢰성 검증 기법에 대한 편향 없는 평가를 위한 150개의 벤치마크 설계를 생성하였으며, 제작된 프로토타입을 통한 검증을 통해 최대 3.5%의 전류 증가로 인한 최소한의 사이드카널 누출을 확인하였다.

ABSTRACT

Economic and operational advantages have led the supply chain of printed circuit boards (PCBs) to incorporate various untrusted entities. Any of the untrusted entities are capable of introducing malicious alterations to facilitate a functional failure or leakage of secret information during field operation. While researchers have been investigating the threat of malicious modification within the scale of individual microelectronic components, the possibility of a board-level malicious manipulation has essentially been unexplored. In the absence of standard benchmarking solutions, prospective countermeasures for PCB trust assurance are likely to utilize homegrown representation of the attacks that undermines their evaluation and does not provide scope for comparison with other techniques. In this paper, we have developed the first-ever benchmarking solution to facilitate an unbiased and comparable evaluation of countermeasures applicable to PCB trust assurance. Based on a taxonomy tailored for PCB-level alterations, we have developed high-level Trojan models. From these models, we have generated a custom pool of board-level Trojan designs of varied complexity and functionality. We have also developed a tool-flow for automatically inserting these Trojans into various PCB designs and generate the Trojan benchmarks (i.e., PCB designs with Trojan). The tool-based Trojan insertion facilitate a comprehensive evaluation against large number of diverse Trojan implementations and application of data mining for trust verification. Finally, with experimental measurements from a fabricated PCB, we analyze the stealthiness of the Trojan designs.

연구 동기 및 목표

• PCB 수준의 하드웨어 트로이번 대응 기법을 평가하기 위한 표준화되고 공개된 벤치마크의 부족을 해결하기 위해.
• 재현성과 기법 간 비교를 저해하는 수작업으로 제작된 트로이번 모델의 한계를 극복하기 위해.
• 다양하고 자동으로 생성된 트로이번 인스턴스를 활용하여 신뢰성 검증 기법의 대규모이고 체계적인 평가를 가능하게 하기 위해.
• 공정 후 구성 요소 삽입으로 인해 IC 수준의 위협과 구별되는 보드 수준 트로이번을 위한 맞춤형 분류 체계를 개발하기 위해.
• 머신러닝과 같은 데이터 기반 접근법을 지원하기 위해 트로이번으로 오염된 PCB의 대규모이고 대표성 있는 데이터셋을 제공하기 위해.

제안 방법

• 삽입 단계, 추상화 수준, 활성화 메커니즘, 피로드 영향, 위치, 물리적 특성 기반으로 보드 수준 트로이번의 포괄적이고 확장 가능한 분류 체계를 수립하기 위해.
• 다양한 트로이번 기능을 구현하기 위해 5개의 트리거 템플릿(예: 4입력 AND, 8입력 혼합 논리)과 3개의 피로드 템플릿(XOR, MUX)을 설계하기 위해.
• PCB 넷리스트, 트로이번 템플릿, 구성 입력을 받아 대상 설계에 트로이번을 자동으로 삽입하는 도구 플로우를 구현하기 위해.
• 특정 노드에 트로이번 구성 요소를 삽입하고 프로그래밍적으로 수정할 수 있도록 PCB를 그래프 구조($G_{PCB}$)로 표현하기 위해.
• KiCAD를 사용하여 수정된 그래프를 넷리스트 형식으로 변환하여 레이아웃 생성 및 설계 규칙 검사(DRC)를 가능하게 하기 위해.
• KiCAD 도구를 사용한 연결성 검사와 DRC 검증을 통해 트로이번 삽입의 정확성과 제조 가능성을 확인하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PCB 공급망의 고유한 위협 표면을 포괄적으로 반영할 수 있는 보드 수준 트로이번에 대한 포괄적이고 확장 가능한 분류 체계를 어떻게 정의할 수 있는가?
• RQ2 기능적 정확성과 물리적 실현 가능성을 유지하면서 실제 PCB 설계에 트로이번을 자동으로 삽입하는 데까지 얼마나 높은 수준의 성취가 가능한가?
• RQ3 다양한 보드 수준 트로이번의 사이드카널 풋프린트는 무엇이며, 일반적인 운영 조건 하에서 얼마나 은밀한가?
• RQ4 대규모이고 공개된 트로이번으로 오염된 PCB의 벤치마크 세트는 보다 신뢰성 있고 비교 가능한 신뢰성 검증 기법 평가를 가능하게 하는가?
• RQ5 다양한 트로이번 구성(트리거 및 피로드 조합)이 전류 소비와 신호 누출을 통해 감지 가능성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 이 프레임워크는 10개의 개방형 PCB 설계에 5개의 트리거와 3개의 피로드를 조합하여 총 150개의 고유한 트로이번으로 오염된 PCB 벤치마크를 성공적으로 생성하였다.
• 제작된 PCB 플랫폼은 트로이번 활성화 시 전류 소비가 최대 3.5% 증가하는 것으로 나타나 전력 분석을 통한 감지가 매우 어렵다는 것을 입증하였다.
• 연결성 검사와 설계 규칙 검사(DRC)를 통해 삽입된 모든 트로이번의 정확성과 제조 가능성이 확인되어 도구 플로우의 신뢰성을 검증하였다.
• 사이드카널 분석 결과, 신호 손상이나 MUX 통한 누출과 같은 기능적 변화도 사전 지식이 없이서는 감지하기 어려운 것으로 나타났다.
• 이 도구 플로우는 확장 가능하고 반복 가능하며 재현 가능한 벤치마크 생성을 가능하게 하여 향후 자동화된 신뢰성 검증 연구를 지원한다.
• 공개된 벤치마크 세트([19]를 통해)는 PCB 신뢰 보증 분야에서 새로운 대응 기법의 표준화된 평가 및 비교를 지원한다.