[논문 리뷰] Interface-Based Side Channel Attack Against Intel SGX

Jinwen Wang, Yueqiang Cheng외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 08.

Security and Verification in Computing참고 문헌 15인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 Intel SGX를 대상으로 하는 인터페이스 기반 사이드 챌린널 공격을 제안하며, 신뢰할 수 없는 OS 소프트웨어에 노출된 관찰 가능한 인터페이스 호출 패턴(예: ECALL/OCALL 매개변수, 지연 시간)을 분석하여 에이전드 입력 데이터를 유추한다. 이 공격은 SGX를 활용한 NFV 플랫폼에서 특정 웹 페이지가 처리되었는지 식별하는 데 87.6%의 정확도와 76.6%의 재현율을 기록하여 신뢰성 있는 실행 환경에서의 치명적인 개인정보 泄露 경로를 입증한다.

ABSTRACT

Intel has introduced a trusted computing technology, Intel Software Guard Extension (SGX), which provides an isolated and secure execution environment called enclave for a user program without trusting any privilege software (e.g., an operating system or a hypervisor) or firmware. Nevertheless, SGX is vulnerable to several side channel attacks (e.g. page-fault-based attack and cache-based attack). In this paper, we explore a new, yet critical side channel attack in SGX, interface-based side channel attack, which can infer the information of the enclave input data. The root cause of the interface-based side channel attack is the input dependent interface invocation information (e.g., interface information and invocation patterns) which can be observed by the untrusted privilege software can reveal the control flow in the enclave. We study the methodology which can be used to conduct the interface-based side channel attack. To illustrate the effectiveness of the interface-based side-channel attacks, we use our methodology to infer whether tracked web pages have been processed by the SGX-assisted NFV platforms and achieve the accuracy of 87.6% and recall of 76.6%. We also identify the packets which belong to the tracked web pages, with the accuracy of 67.9%and recall of 71.1%. We finally propose some countermeasures to defense the interface-based side channel attack in SGX-assisted applications.

연구 동기 및 목표

• 관찰 가능한 인터페이스 호출 패턴을 통해 에이전드 입력 데이터에 대한 정보가 泄露되는 Intel SGX의 새로운 사이드 채널을 식별하고 악용하는 것.
• 특히 SGX를 활용한 네트워크 기능 가상화(NFV) 플랫폼에서 실세계 환경에서의 공격 타당성과 효과성을 입증하는 것.
• 신뢰할 수 없는 OS 수준 소프트웨어가 매개변수 크기 및 호출 시간과 같은 인터페이스 동작을 모니터링하여 민감한 데이터를 추론할 수 있는 방식을 분석하는 것.
• 인터페이스 기반 사이드 채널 정보의 노출를 줄이거나 제거하는 데 목적이 있는 대응 조치를 제안하고 평가하는 것.

제안 방법

• 에이전드 실행 중에 신뢰할 수 없는 OS에서 수집한 인터페이스 호출 패턴(예: ECALL/OCALL 호출 빈도, 매개변수 크기, 지연 시간)을 수집한다.
• 수집된 인터페이스 패턴을 통계적 및 기계학습 기법을 사용하여 특정 입력 데이터 또는 처리 상태와 연관지어 분석한다.
• 패킷 수준의 인터페이스 동작을 분석하여 특정 웹 페이지가 처리되었는지 확인하기 위해 공격 방법론을 SGX를 활용한 NFV 플랫폼에 적용한다.
• 두 가지 대응 조치를 구현한다: (1) 입력에 따라 달라지는 패턴을 은폐하기 위해 모든 인터페이스 데이터를 고정 크기로 패딩하는 것, (2) 호출 시간과 빈도를 가림으로써 패턴을 마스킹하는 배치 처리.
• 다양한 규칙 수와 패킷 크기에서 SGX 기반 IDS의 대역폭 및 스루풋 영향을 측정하여 대응 조치의 성능 오버헤드를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Intel SGX에서 관찰 가능한 인터페이스 호출 패턴(예: ECALL/OCALL 매개변수 및 시간)을 악용하여 민감한 입력 데이터를 유추할 수 있는가?
• RQ2 실제 구현 사례인 SGX를 활용한 NFV 플랫폼에서 인터페이스 기반 사이드 채널이 에이전드 입력에 대한 정보를 얼마나 많이 泄露하는가?
• RQ3 제안된 대응 조치가 성능 오버헤드가 금지적이지 않은 범위에서 인터페이스 기반 사이드 채널을 완전히 제거하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ4 실세계 SGX 워크로드에서 인터페이스 기반 사이드 채널을 완화하기 위해 패딩 및 배치 처리 메커니즘을 적용할 경우 성능에 어떤 비용이 발생하는가?

주요 결과

• 인터페이스 기반 사이드 채널 공격은 SGX를 활용한 NFV 플랫폼에서 특정 웹 페이지가 처리되었는지 식별하는 데 87.6%의 정확도와 76.6%의 재현율을 기록하였다.
• 공격는 추적 대상 웹 페이지에 속하는 패킷을 67.9%의 정확도와 71.1%의 재현율로 정확히 식별하여 다중 페이지 트래픽 환경에서의 실용적 타당성을 입증하였다.
• 고정 크기 패킷 패딩을 사용한 대응 조치는 공격 정밀도를 거의 0으로 낮춰 사이드 채널을 효과적으로 무력화하였다.
• 배치 처리 대응 조치는 성능 오버헤드가 극히 미미하였으며, 5,000개의 IDS 규칙을 처리할 경우 스루풋 저하가 단 0.1 Gbps에 그쳤다.
• 패딩과 배치 처리를 병행 적용한 결과, 높은 스루풋을 유지하면서도 사이드 채널 유출을 완전히 제거하였으며, 패킷 크기에 따라 대역폭 오버헤드가 4.6%에서 20% 수준이었다.
• 성능 평가 결과, 대응 조치가 실용적임을 확인하였으며, 중부하 워크로드에서도 총 스루풋 저하가 1 Gbps 이내로 유지되었다.