하이퍼바이저 권한의 공격자로부터 안전한 신뢰 실행 환경을 제공하기 위한 부채널 공격 실시간 탐지 기법 (A Real-Time Detection Method for Side-Channel Attacks to Ensure a Secure Trusted Execution Environment Against Hypervisor-Privileged Adversaries)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보보호학회
· 수록지 정보 : 정보보호학회논문지 / 34권 / 5호 / 993 ~ 1006페이지
· 저자명 : 김상엽, 김태훈, 신영주

초록

최근 퍼블릭 클라우드 사용 증가로 다양한 보안 문제가 발생하고 있다. 이에 CPU 제조사들은 신뢰할 수 없는 클라우드 서비스 제공자가 있더라도 안전하게 서비스를 이용할 수 있는 신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment) 기술을 도입했다. 대표적으로 AMD는 SEV(Secure Encrypted Virtualization)를 통해 가상 머신 단위의 TEE를 제공한다. 그러나 최근 SEV로 보호된 가상 머신에서 페이지 폴트 기반의 부채널 공격으로 기밀 정보가 유출될 수 있다는 문제가 제기되었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 SEV 환경에서 이러한 공격을 실시간으로 탐지하는 방법을 제안한다. 하지만 SEV의 위협 모델에서 공격자는 하이퍼바이저의 권한을 가지므로 이를 실현하기 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 두 가지 접근 방법을 제안한다. 첫째, VMPL(Virtual Machine Privileged Level)을 활용하여 탐지 프로그램이 신뢰할 수 없는 하이퍼바이저로부터 안전하게 동작하도록 보호하는 것이다. 둘째, vPMU(virtual Performance Monitoring Unit)를 활용해 페이지 부채널 공격을 탐지할 수 있는 새로운 특징을 도출하는 것이다. 탐지 프로그램을 설계 및 구현한 결과, 95.38%의 정확도로 페이지 폴트 부채널 공격을 탐지할 수 있었다.

영어초록

The recent increase in public cloud usage has led to various security issues. In response, CPU manufacturers have introduced Trusted Execution Environment (TEE) technology, allowing secure service usage even with potentially untrustworthy cloud service providers. For instance, AMD offers VM-level TEE through SEV(Secure Encrypted Virtualization). However, it has been raised that confidential information can be leaked via page fault-based side-channel attacks on VMs protected by SEV. To address this, this paper proposes a method for real-time detection of such attacks in SEV environments. Nonetheless, since attackers can have hypervisor-level privileges under the SEV threat model, realizing this is challenging. To overcome this, we propose two approaches. First, using VMPL(Virtual Machine Privileged Level) to protect the detection program from untrusted hypervisors. Second, utilizing vPMU(virtual Performance Monitoring Unit) to derive new features for detecting page side-channel attacks. The designed and implemented detection program achieved a 95.38% accuracy in detecting page fault side-channel attacks.

참고자료

· 없음