[논문 리뷰] Rollback and Forking Detection for Trusted Execution Environments using Lightweight Collective Memory

Marcus Brandenburger, Christian Cachin외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 04.

Security and Verification in Computing참고 문헌 27인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 경량 집단 메모리(LCM)를 제안하며, Intel SGX와 같은 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)에서 클라이언트가 롤백 및 포크 공격을 탐지할 수 있도록, 오직 클라이언트 측 운영만을 사용하여 애플리케이션 상태의 집단적이고 일관된 시각을 유지함으로써 이를 가능하게 한다. LCM은 최소한의 오버헤드로 포크 선형화(fork-linearizability)와 연산 안정성을 보장하며, SGX로 보호된 키-값 스토어의 0.72배에서 0.98배의 처리량을 달성하면서 느린 신뢰할 수 있는 비버니셔블 카운터에 의존하지 않는다.

ABSTRACT

Novel hardware-aided trusted execution environments, as provided by Intel's Software Guard Extensions (SGX), enable to execute applications in a secure context that enforces confidentiality and integrity of the application state even when the host system is misbehaving. While this paves the way towards secure and trustworthy cloud computing, essential system support to protect persistent application state against rollback and forking attacks is missing. In this paper we present LCM - a lightweight protocol to establish a collective memory amongst all clients of a remote application to detect integrity and consistency violations. LCM enables the detection of rollback attacks against the remote application, enforces the consistency notion of fork-linearizability and notifies clients about operation stability. The protocol exploits the trusted execution environment, complements it with simple client-side operations, and maintains only small, constant storage at the clients. This simplifies the solution compared to previous approaches, where the clients had to verify all operations initiated by other clients. We have implemented LCM and demonstrated its advantages with a key-value store application. The evaluation shows that it introduces low network and computation overhead; in particular, a LCM-protected key-value store achieves 0.72x - 0.98x of a SGX-secured key-value store throughput.

연구 동기 및 목표

• Intel SGX와 같은 TEE에서 지속적 상태 무결성 보호의 부재로 인해 발생하는 롤백 및 포크 공격에 대응하기 위해.
• 직접 클라이언트 간 통신이나 신뢰할 수 있는 비버니셔블 카운터에 의존하지 않고도 포크 선형화를 보장하는 해결책을 제공하기 위해.
• 항상 일정한 크기의 클라이언트 측 스토리지와 경량 암호화 연산만을 사용하여 성능 오버헤드를 최소화하기 위해.
• 애플리케이션의 TEE 간 이식성을 보장하면서도 롤백 및 포크 탐지 기능을 유지하기 위해.
• LCM로 보호된 프로토타입 키-값 스토어를 통해 실용적 타당성을 입증하기 위해.

제안 방법

• LCM는 경량 암호화 원리와 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)의 특성을 활용하여 클라이언트 간에 집단 메모리를 수립한다.
• 각 클라이언트는 TEE로 보호된 애플리케이션으로부터 인증된 메시지를 통해 업데이트되는 공통 상태 로그의 로컬 복제본을 유지한다.
• 공통된 버전 관리 메커니즘에 기반해 운영이 일관되게 순서가 지워지도록 하여 포크 선형화를 강제한다.
• 다수의 클라이언트가 특정 운영을 확인했을 때 연산 안정성이 결정되며, 이를 위해 쿠오럼 기반 메커니즘을 사용한다.
• 클라이언트 간 직접 통신을 피하기 위해 TEE를 활용해 상태 업데이트를 인증하고 전파한다.
• 상태 일관성 검증과 위장 조작 탐지를 효율적으로 하기 위해 머클 트리 구조를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 있는 비버니셔블 카운터에 의존하지 않고도 TEE에서 롤백 및 포크 공격을 탐지할 수 있는 경량 클라이언트 측 프로토콜이 가능한가?
• RQ2 최소한의 성능 오버헤드로 TEE 환경에서 포크 선형화를 어떻게 강제할 수 있는가?
• RQ3 TEE로 보호된 애플리케이션에 집단 메모리 조율 기능을 추가했을 때 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 LCM는 보안 보장을 유지하면서 다양한 TEE 인스턴스 간 애플리케이션 이식을 지원할 수 있는가?
• RQ5 보안성, 일관성 및 효율성 측면에서 기존 접근 방식과 비교해 LCM는 어떠한가?

주요 결과

• LCM는 SGX로 보호된 키-값 스토어의 0.72배에서 0.98배의 처리량을 달성하여 낮은 성능 오버헤드를 입증한다.
• 프로토콜는 클라이언트 간 애플리케이션 상태의 일관되고 집단적인 시각을 유지함으로써 롤백 및 포크 공격을 성공적으로 탐지한다.
• 직접 클라이언트 간 통신이나 신뢰할 수 있는 비버니셔블 카운터가 없이도 포크 선형화를 보장한다.
• 다수의 클라이언트가 운영을 확인했을 때 연산 안정성이 신뢰성 있게 결정되며, 이는 클라이언트가 일관성에 대해 추론할 수 있도록 한다.
• 시스템은 TEE 간 애플리케이션 이식을 지원하면서도 롤백 및 포크 탐지 기능을 유지한다.
• 평가 결과, 기존의 신뢰할 수 있는 카운터에 의존하는 접근 방식은 운영당 35~95ms의 지연을 유발하는 반면, LCM는 이를 초월하여 더 낮은 지연을 달성한다.