[논문 리뷰] KLEESPECTRE: Detecting Information Leakage through Speculative Cache Attacks via Symbolic Execution

Guanhua Wang, Sudipta Chattopadhyay외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 02.

Security and Verification in Computing참고 문헌 19인용 수 9

한 줄 요약

KLEESpectre는 특수 실행과 캐시 동작의 미세 아키텍처 모델링을 추가하여 KLEE를 확장한 기호 실행 프레임워크로, 스펙트르 유형의 공격을 통한 측면 채널 정보 泄露를 탐지한다. 기호 캐시 충돌을 모델링하고 특수 실행 취소 후 비밀 데이터의 캐시 내 지속성을 추적함으로써, 기존 기호 실행 대비 정밀도를 향상시켜 캐시 측면 채널 취약점을 정확하게 탐지할 수 있다.

ABSTRACT

Spectre attacks disclosed in early 2018 expose data leakage scenarios via cache side channels. Specifically, speculatively executed paths due to branch mis-prediction may bring secret data into the cache which are then exposed via cache side channels even after the speculative execution is squashed. Symbolic execution is a well-known test generation method to cover program paths at the level of the application software. In this paper, we extend symbolic execution with modelingof cache and speculative execution. Our tool KLEESPECTRE, built on top of the KLEE symbolic execution engine, can thus provide a testing engine to check for the data leakage through cache side-channel as shown via Spectre attacks. Our symbolic cache model can verify whether the sensitive data leakage due to speculative execution can be observed by an attacker at a given program point. Our experiments show that KLEESPECTREcan effectively detect data leakage along speculatively executed paths and our cache model can further make the leakage detection much more precise.

연구 동기 및 목표

• 특수 실행 및 캐시 측면 채널 행동을 모델링하지 못해 스펙트르 유형 공격를 가능하게 하는 기호 실행 도구의 격차를 보완하기 위해.
• 감시 데이터가 캐시에 로드되고 취소된 후에도 지속될 수 있는 특수 실행 경로를 통해 정보 유출를 탐지하기 위해.
• 정밀한 캐시 모델링을 통한 기호 실행의 향상으로, 마이크로 아키텍처 취약점 탐지 정확도를 높이기 위해.
• 실세계 소프트웨어에서 특수 실행 캐시 측면 채널 취약점을 탐지하고 분석하기 위한 재현 가능하고 오픈소스 프레임워크를 제공하기 위해.
• 특수 실행 취소 후 비밀 데이터가 캐시 측면 채널을 통해 유출될 수 있는지 자동으로 검증할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 특수 실행 경로의 네 가지 분기 결과 유형을 고려하여 기호 실행을 확장: 실행/정확한 예측, 실행/예측 실패, 실행되지 않음/정확한 예측, 실행되지 않음/예측 실패. 캐시 측면 채널 위험으로 인해 예측 실패 경로에 집중한다.
• 메모리 접근을 실제 또는 기호 주소로 추적함으로써 기호적으로 캐시 동작을 모델링하고, 캐시 세트 충돌을 기호 공식으로 포착한다.
• 제약 조건 해결을 통해 특수 실행 중 로드된 비밀 데이터가 취소된 후에도 캐시에 남아 있는지 확인함으로써 측면 채널 노출 가능성을 판단한다.
• 기호 캐시 모델을 KLEE 기호 실행 엔진에 통합하여 마이크로 아키텍처 의미론을 반영한 경로 탐색을 가능하게 한다.
• 캐시 접근 패턴의 시간 차이를 통해 비밀 데이터를 관찰할 수 있는지 분석함으로써 캐시 측면 채널 유출을 탐지한다.
• 기호 실행을 활용해 특수 경로를 탐색하고 민감한 데이터의 캐시 지속성을 검증하는 테스트 입력을 생성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기호 실행을 특수 실행과 캐시 동작을 모델링하도록 확장하여 측면 채널 취약점을 탐지할 수 있는가?
• RQ2 기호적으로 캐시 충돌을 모델링하면 스펙트르 유형 정보 유출 탐지 정밀도가 향상되는가?
• RQ3 제안된 프레임워크는 실세계 암호화 라이브러리에서 캐시 측면 채널 유출을 탐지할 수 있는가?
• RQ4 특수 실행 및 캐시 모델링을 통합함으로써 기존 기호 실행 대비 탐지 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 기호 캐시 모델은 특수 실행 취소 후 캐시 내 지속적인 비밀 데이터를 식별하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• KLEESpectre는 libTomCrypt, OpenSSL, hpn-ssh와 같은 실세계 암호화 라이브러리뿐만 아니라 합성 릿머스 테스트에서도 특수 실행 캐시 측면 채널을 통한 정보 유출을 성공적으로 탐지했다.
• 기호 캐시 모델은 특수 실행 취소 후 비밀 데이터가 캐시에 남아 있는지 여부를 식별함으로써 탐지 정밀도를 크게 향상시켰다.
• 기존 기호 실행 도구가 마이크로 아키텍처 모델링을 하지 못함으로써 놓친 취약점을 KLEESpectre가 탐지했다.
• 비밀 데이터가 특수 실행 중 로드되고 취소된 후에도 캐시 접근 시간 측면 채널을 통해 접근 가능한 프로그램에서 캐시 측면 채널 유출를 탐지했다.
• 평가 결과, 특수 실행이나 캐시 동작을 모델링하지 않는 이전 연구 대비 KLEESpectre는 스펙트르 유형 공격을 더 높은 정확도로 탐지할 수 있었다.
• 구현 및 모든 벤치마크는 https://github.com/winter2020/kleespectre 에 공개되어 있어 재현 가능하고 향후 연구에 기여할 수 있다.