[论文解读] Temperature-Based Hardware Trojan For Ring-Oscillator-Based TRNGs

Samaneh Ghandali, Daniel Holcomb+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2019

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security参考文献 18被引用 6

一句话总结

本文提出了一种隐蔽的、参数化的硬件后门，针对基于环形振荡器的真随机数生成器（TRNG），在正常条件下保持隐蔽，但在高温下触发，导致TRNG产生可预测的非随机输出。该攻击利用温度引起的晶体管行为变化，无需增加任何逻辑电路即可禁用熵源，攻击者可借助马尔可夫链模型预测输出，显著削弱密码安全性。

ABSTRACT

True random number generators (TRNGs) are essential components of cryptographic designs, which are used to generate private keys for encryption and authentication, and are used in masking countermeasures. In this work, we present a mechanism to design a stealthy parametric hardware Trojan for a ring oscillator based TRNG architecture proposed by Yang et al. at ISSCC 2014. Once the Trojan is triggered the malicious TRNG generates predictable non-random outputs. Such a Trojan does not require any additional logic (even a single gate) and is purely based on subtle manipulations on the sub-transistor level. The underlying concept is to disable the entropy source at high temperature to trigger the Trojan, while ensuring that Trojan-infected TRNG works correctly under normal conditions. We show how an attack can be performed with the Trojan-infected TRNG design in which the attacker uses a stochastic Markov Chain model to predict its reduced-entropy outputs.

研究动机与目标

• 设计一种针对基于环形振荡器的TRNG的参数化硬件后门，使其在正常工作条件下保持隐蔽。
• 确保该后门仅通过高温触发，不改变电路逻辑或增加额外门电路。
• 展示此类后门如何显著降低TRNG输出的熵，从而破坏密码安全性。
• 开发一种基于马尔可夫链的随机模型，使攻击者能够预测受感染TRNG的非随机输出。
• 通过NIST统计测试和不同温度下的实际测量，评估该后门的有效性。

提出的方法

• 通过延长环形振荡器组合逻辑中的关键路径来实现后门，使其对温度引起的延迟变化敏感。
• 在高温（例如120°C）下，延迟增加导致环形振荡器陷入周期性状态，从而消除熵源。
• 该设计在功能上保持正确，在正常温度（25°C、60°C）下通过所有NIST随机性测试，确保隐蔽性。
• 攻击模型使用马尔可夫链来表示受感染TRNG的周期性输出模式，从而实现对未来输出的概率预测。
• TRNG基于45nm Nangate Open Cell Library实现，后门影响通过仿真和统计测试验证。
• 针对不同密钥长度量化了攻击复杂度，表明即使低复杂度攻击在受感染TRNG上也具有高成功率。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种针对基于环形振荡器的TRNG的硬件后门，使其在正常运行期间保持隐蔽？
• RQ2 何种物理机制可使后门仅通过温度触发，而无需额外逻辑？
• RQ3 该后门在多大程度上降低了TRNG输出的熵？该降低程度如何测量？
• RQ4 攻击者能否使用随机模型预测受后门感染的TRNG输出？此类模型的有效性如何？
• RQ5 此类后门对密码安全性，特别是对依赖高熵随机数的系统，具有何种实际影响？

主要发现

• 无后门的TRNG在25°C、60°C和120°C下均通过所有NIST统计测试，证实其在正常和极端条件下的鲁棒性。
• 受后门感染的TRNG在25°C和60°C下通过所有NIST测试，但在120°C下全部失败，表明在触发温度下随机性显著丧失。
• 在120°C下，3边沿环形振荡器的崩溃周期数服从逆高斯分布，其均值降至接近零，表明立即且反复崩溃。
• 在120°C下，受感染TRNG的输出表现出明显的周期性模式，如光栅扫描比特流可视化所示，证实其非随机行为。
• 对于64位密钥，攻击复杂度低至2^15，成功概率达0.8928；对于256位密钥，复杂度为2^55，成功概率达0.964，表明具有高度实际可行性。
• 基于随机的马尔可夫链模型可准确预测后门的周期性输出，表明该后门不仅可被利用，且对攻击者而言极为高效。