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Leakage-Diagrams, Importance Sampling, and Composition in the Random Probing Model
- 1.마스킹 구현의 랜덤 프로빙 모델(RPM) 보안성을 더 타이트하게 추정하는 분석·알고리즘 도구 제시
- 2.노이즈 섞인 해밍웨이트 누설에 대해 F_2-선형 환원으로 SNR과 프로빙률을 직접 연결
- 3.희귀 누설 사건 추정에 중요도 샘플링을 적용해 저확률·고차수 구간에서도 평가 가능
- 4.리프레시 가젯 경계에서 SNI만으로는 RPM 현상을 포착 못함을 증명하고 LAPSE 도구로 구현
왜 중요한가?
마스킹 차수를 높여도 실제 부채널 저항이 비례해 늘지 않는다는 실무적 난제에 대해, 시뮬레이션에 의존하지 않는 해석적 상한을 제공해 사이드채널 대응 설계·검증 비용을 낮춘다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
Security evaluation of masking in low-noise regimes remains poorly understood: increasing the masking order does not automatically translate into higher concrete resistance once many correlated intermediates are processed by a full implementation. A common approach is to reduce noisy side-channel leakage to the random probing model (RPM), but existing reductions can be too loose to yield meaningful leakage rates in practice, and current RPM analyses often rely on costly simulations or numerical
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