[논문 리뷰] TaskShuffler++: Real-Time Schedule Randomization for Reducing Worst-Case Vulnerability to Timing Inference Attacks

Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 18.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 28인용 수 5

한 줄 요약

TaskShuffler++는 실행 시 정보를 동적으로 활용하여 스케줄링 불확실성을 높이고 스케줄 가능성을 유지함으로써 타이밍 추론 공격에 대한 보안을 향상시키는 실시간 스케줄링 무작위화 알고리즘입니다. TaskShuffler보다 36.89% 높은 스케줄 최소 엔트로피를 달성하여 악성 공격자가 최악의 경우에 작업 실행 타이밍을 예측할 능력을 크게 감소시킵니다.

ABSTRACT

This paper presents a schedule randomization algorithm that reduces the vulnerability of real-time systems to timing inference attacks which attempt to learn the timing of task execution. It utilizes run-time information readily available at each scheduling decision point to increase the level of uncertainty in task schedules, while preserving the original schedulability. The randomization algorithm significantly reduces an adversary's best chance to correctly predict what tasks would run at arbitrary times. This paper also proposes an information-theoretic measure that can quantify the worst-case vulnerability, from the defender's perspective, of an arbitrary real-time schedule.

연구 동기 및 목표

• 고정 우선순위 실시간 시스템이 예측 가능한 작업 스케줄을 악용하는 타이밍 추론 공격에 취약한 문제를 해결하기 위해.
• 정적 범위와 타이밍 인식 없는 작업 선택으로 인해 시간적 국소성 문제가 발생하는 이전 연구들(예: TaskShuffler)의 한계를 극복하기 위해.
• 스케줄 가능성을 훼손하지 않으면서도 불확실성을 증가시키는 런타임 스케줄링 무작위화 기법을 설계하기 위해.
• 방어자 시점에서 최악의 경우 취약성을 정량화하기 위해 정보 이론적 신뢰도 지표인 스케줄 최소 엔트로피를 도입하기 위해.
• 기존 방법들과의 비교를 통해 제안된 방법의 효과성을 실증 분석을 통해 평가하기 위해.

제안 방법

• TaskShuffler++는 현재 준비 큐 상태 및 작업 실행 진행 상황과 같은 런타임 가용 정보를 활용하여 어떤 작업이 스케줄될 수 있는지 결정함으로써 동적 우선순위 역전을 가능하게 합니다.
• 시간적 맥락에 따라 후보 작업을 다르게 처리하는 가중치 기반 작업 선택 과정을 적용하여 시간적 국소성을 감소시키고 실행 순서의 무작위성을 높입니다.
• 우회적 오프라인 범위에 의존하는 것이 아니라, 실시간 상태를 기반으로 스케줄링 결정을 이끌어내기 때문에 우선순위 역전 예산에 대한 낙관적인 근거를 피합니다.
• 악성 공격자가 작업 식별자를 예측할 수 있는 최선의 성공 확률을 정량화하기 위해 스케줄 최소 엔트로피를 도입합니다.
• 계산 복잡도를 줄이면서도 높은 보안성을 유지하기 위해 TaskShuffler++의 근사형을 제안합니다.
• 고정 우선순위 선점 스케줄링 하에서 최악의 반응 시간이 딜레이나이트 내에 유지되도록 보장함으로써 시스템의 스케줄 가능성을 유지합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스케줄 가능성을 위반하지 않으면서 런타임에서 실시간 스케줄링을 어떻게 무작위화하여 작업 실행 타이밍의 불확실성을 높일 수 있는가?
• RQ2 기존의 정적 또는 타이밍 인식 없는 선택 방식에 비해 실시간 인식 작업 선택은 시간적 국소성을 얼마나 감소시키는가?
• RQ3 스케줄 최소 엔트로피는 타이밍 추론 공격에 대한 최악의 취약성을 신뢰할 수 있는 정보 이론적 측정치로 활용할 수 있는가?
• RQ4 TaskShuffler++는 TaskShuffler에 비해 악성 공격자가 작업 실행을 예측할 수 있는 최선의 기회를 얼마나 감소시키는가?
• RQ5 제안된 런타임 무작위화에서 보안(최소 엔트로피로 측정)과 계산 오버헤드 사이의 상호 교환 관계는 어떠한가?

주요 결과

• TaskShuffler++는 TaskShuffler 대비 스케줄 최소 엔트로피를 36.89% 높여, 악성 공격자가 작업 실행을 정확히 예측할 수 있는 최선의 기회가 크게 감소함을 나타냅니다.
• TaskShuffler++의 평균 스케줄 최소 엔트로피는 1.59%이며 최대 375.25%에 이르며, 다양한 작업 세트에서 광범위한 불확실성 범위를 보여줍니다.
• TaskShuffler++의 가중치 기반 작업 선택 메커니즘은 시간적 국소성을 효과적으로 감소시켜 시간에 걸쳐 작업 실행을 더 균일하게 분포시킵니다.
• 제안된 스케줄 최소 엔트로피 지표는 최악의 취약성을 정량화하고 정보 이론적으로 측정할 수 있는 방법을 제공하여 스케줄링 방어 조치 간의 객관적 비교를 가능하게 합니다.
• TaskShuffler++의 근사형은 낮은 계산 복잡도로도 근사적인 보안 수준을 확보하여 실시간 배포에 실용적입니다.
• 실증 평가 결과, TaskShuffler++는 스케줄 가능성을 유지하면서도 불확실성을 증가시켜 타이밍 추론 공격에 대한 벽을 크게 높였음을 확인했습니다.