[논문 리뷰] Counting Down Thunder: Timing Attacks on Privacy in Payment Channel Networks

Elias Rohrer, Florian Tschorsch|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 22.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 14인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 HTLC 메시지 교환 중의 시간 차이를 측정하여 라이트닝 네트워크의 지갑 엔드포인트를 탈동명화할 수 있는 시간 측정 사이드채널 공격의 가능성을 입증한다. 개념 증명용 측정 노드를 배포하고 악성 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 저자들은 심지어 전략적으로 배치된 소수의 악성 노드만으로도 높은 정밀도와 재현율을 기반으로 50퍼센트 이상의 지불을 탈동명화할 수 있음을 보여주며, 네트워크의 프라이버시 보장을 약화시킨다.

ABSTRACT

The Lightning Network is a scaling solution for Bitcoin that promises to enable rapid and private payment processing. In Lightning, multi-hop payments are secured by utilizing Hashed Time-Locked Contracts (HTLCs) and encrypted on the network layer by an onion routing scheme to avoid information leakage to intermediate nodes. In this work, we however show that the privacy guarantees of the Lightning Network may be subverted by an on-path adversary conducting timing attacks on the HTLC state negotiation messages. To this end, we provide estimators that enable an adversary to reduce the anonymity set and infer the likeliest payment endpoints. We developed a proof-of-concept measurement node that shows the feasibility of attaining time differences and evaluate the adversarial success in model-based network simulations. We find that controlling a small number malicious nodes is sufficient to observe a large share of all payments, emphasizing the relevance of the on-path adversary model. Moreover, we show that adversaries of different magnitudes could employ timing-based attacks to deanonymize payment endpoints with high precision and recall.

연구 동기 및 목표

• HTLC 메시지 교환에서 발생하는 시간 측정 사이드채널 정보가 라이트닝 네트워크의 지갑 엔드포인트 탈동명화에 악용될 수 있는지 조사하기.
• 실세계 측정과 네트워크 시뮬레이션을 사용하여 이러한 공격의 실현 가능성을 평가하기.
• 지갑 엔드포인트의 익명성 집합을 줄이기 위한 시간 기반 추정기 개발 및 검증하기.
• 악성 노드의 배치 및 규모가 탈동명화 성공에 미치는 영향 평가하기.
• 기본 기반 추정기인 First-Spy 추정기와 비교하여 시간 기반 추정기의 효과성 평가하기.

제안 방법

• 저자들은 라이트닝 네트워크 테스트넷에 배포된 개념 증명용 측정 노드를 개발하여 HTLC 메시지 교환의 시간 차이 측정을 수집하였다.
• 시간 차이 데이터를 사용하여 최대우도 기반으로 후보 송신자 및 수신자 노드를 순위 매기는 시간 기반 추정기를 도입하였다.
• 네트워크를 프로빙하여 지불 경로를 가로질러의 왕복 지연을 추론함으로써 악성 엣지 지연 모델을 구축하였다.
• 실세계의 공개 라이트닝 네트워크 스냅샷을 사용하여 이산 이벤트 네트워크 시뮬레이터를 구축하여 다양한 악성 구성에서의 공격 성공도 평가하였다.
• 네트워크 프로빙, 시간 차이 분석, 그리고 확률적 순위 매기기의 조합을 통해 높은 정밀도로 지불 엔드포인트를 추론하는 방법을 개발하였다.
• 기본 기반 First-Spy 추정기와의 비교를 통해 탈동명화 작업에서 뛰어난 성능을 입증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경로상의 공격자가 HTLC 메시지 교환의 시간 차이를 측정하여 라이트닝 네트워크 지불의 진짜 송신자와 수신자를 추론할 수 있는가?
• RQ2 기존 방법과 비교해 볼 때 시간 기반 추정기는 익명성 집합을 얼마나 줄이고 지불 엔드포인트를 얼마나 정확히 식별하는가?
• RQ3 악성 노드의 배치 및 규모가 탈동명화 공격 성공률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 네트워크 토폴로지와 경로 길이 분포는 시간 기반 탈동명화의 정확도에 어느 정도의 영향을 미치는가?
• RQ5 소수의 노드만 제어함으로써 시간 공격이 높은 정밀도와 재현율로 지불을 탈동명화할 수 있는가?

주요 결과

• 단지 10개의 악성 노드를 제어하는 것으로도 공격자는 지갑 엔드포인트를 50퍼센트를 초과하는 정밀도로 탈동명화할 수 있었다.
• 네트워크에서 가장 중심에 있는 네 개의 노드는 평균적으로 전체 지불의 72퍼센트를 관찰할 수 있었으며, 중심 노드의 위험성을 드러냈다.
• 단 하나의 매우 중심에 있는 노드를 제어하는 공격자는 전체 지불의 거의 50퍼센트를 관찰할 수 있었으며, 네트워크 중심성의 취약성을 입증했다.
• 시간 기반 추정기는 First-Spy 기반 기준보다 뚜렷하게 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 완전한 탈동명화 시나리오에서 두각을 나타냈다.
• 테스트넷에 배포된 개념 증명 측정 노드로 실질적인 공격 가능성은 확인되었다.
• 결과적으로 시간 공격는 송신자 및 수신자 엔드포인트의 탈동명화에서 최대 50퍼센트의 재현율을 달성할 수 있었다.