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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배대현 (호서대학교) 하재철 (호서대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제30권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
527 - 536 (10page)

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정보보호용 디바이스의 부채널 정보인 소비 전력 파형을 이용하면 내장된 비밀 키 뿐만 아니라 동작 명령어를 복구할 수 있음이 밝혀졌다. 최근에는 MLP 등과 같은 딥러닝 모델을 이용한 프로파일링 기반의 부채널 공격들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러 AVR XMEGA128-D4가 사용하는 명령어에 대한 역어셈블러를 구현하였다. 명령어에 대한 템플릿 파형을 수집하고 전처리하는 과정을 자동화하였으며 CNN 딥러닝 모델을 사용하여 명령-코드를 분류하였다. 실험 결과, 전체 명령어는 약 87.5%의 정확도로, 사용 빈도가 높은 주요 명령어는 99.6%의 정확도로 분류될 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 명령어 구성 및 파형 수집
IV. 파형 전처리 및 명령어 역어셈블러 구현
V. 결론
References

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