Компьютерлер мен құрылғылардан шығатын дыбыстар арқылы криптографиялық шабуылдар
Acoustic cryptanalysis
Акустикалық криптоанализ: компьютерлерден шығатын дыбыстарды пайдаланып құпия ақпаратты ұрлау. Пернетақта, ішкі компоненттер арқылы шабуыл жасау, тарихы & әдістері.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Акустикалық криптоанализ – компьютерлер немесе басқа құрылғылардың шығаратын дыбыстарын пайдаланатын қосымша арна арқылы шабуылдың бір түрі. Қазіргі заманғы акустикалық криптоанализдің көп бөлігі компьютерлік пернетақталар мен компьютердің ішкі компоненттерінен шығатын дыбыстарға бағытталған, бірақ тарихи тұрғыдан қарағанда бұл әсерлі принтерлерге және электромеханикалық шифрларды ашу машиналарына да қолданылған.
Acoustic cryptanalysis is a type of side channel attack that exploits sounds emitted by computers or other devices. Most of the modern acoustic cryptanalysis focuses on the sounds produced by computer keyboards and internal computer components, but historically it has also been applied to impact printers, and electromechanical deciphering machines.
Тарих
Виктор Маркетти мен Джон Д. Маркс CIA-ның шифрлау машиналарынан ашық мәтін басып шығарылған кездегі дыбыстарды жазып алу арқылы жасалған акустикалық деректерін құпиясыздандыру бойынша келісімге келді. Техникалық тұрғыдан алғанда, бұл шабуыл әдісі FFT аппараттарының осы міндетті орындау үшін жеткілікті түрде арзан болған кезден басталады; аталған жағдайда, 1960 жылдардың соңы мен 1970 жылдардың ортасы. Дегенмен, одан бұрынғы, қарапайым құралдарды пайдаланып, мұндай акустикалық шабуылдар 1950 жылдардың ортасында жасалған. Бұрынғы MI5 қызметкері Питер Райт өзінің "Spycatcher" кітабында 1956 жылы египеттік Hagelin шифрлау машиналарына қарсы акустикалық шабуыл туралы айтады. Бұл шабуыл "ENGULF" кодолық атымен белгілі болды.
Victor Marchetti and John D. Marks eventually negotiated the declassification of CIA acoustic intercepts of the sounds of cleartext printing from encryption machines. Technically this method of attack dates to the time of FFT hardware being cheap enough to perform the task; in this case the late 1960s to mid 1970s. However, using other more primitive means such acoustical attacks were made in the mid 1950s. In his book Spycatcher, former MI5 operative Peter Wright discusses use of an acoustic attack against Egyptian Hagelin cipher machines in 1956. The attack was codenamed "ENGULF".
Белгілі шабуылдар
2004 жылы IBM Almaden Research Center-дің Дмитрий Асонов пен Ракеш Агравал телефондар мен банкоматтарда қолданылатын компьютерлік пернетақталардың әртүрлі пернелерден шығатын дыбыстарға негізделген шабуылдарға осал екенін хабарлады. Олардың шабуылдары нейрондық желіні пайдаланып, басылған пернені анықтауға мүмкіндік берді. Жазылған дыбыстарды талдау арқылы енгізілген деректердің мәтінін қалпына келтіруге қол жеткізді. Бұл техникалар шабуылшыға жасырын тыңдау құрылғыларын қолданып, құпия сөздерді, парольдерді, жеке сәйкестендіру нөмірлерін (ПИН-кодтар) және пернетақта арқылы енгізілген басқа да ақпаратты алуға мүмкіндік береді. 2005 жылы Беркли университетінің зерттеушілері осындай қауіптің болуын көрсететін тәжірибелер жүргізді. Сондай-ақ 2004 жылы Ади Шамир мен Эран Тромер криптографиялық операцияларды орындайтын процессорға қарсы акустикалық эмиссиялардың өзгеруін талдау арқылы уақыттық шабуылдар жасау мүмкін екенін көрсетті. Талданған эмиссиялар – компьютерлік аналық платалардағы конденсаторлар мен индукторлардан шығатын ультрадыбыстық шу, электромагниттік эмиссиялар немесе салқындату желдеткішінің естілетін гулі емес. Шамир мен Тромер, жаңа әріптесі Дэниел Генкин және басқалармен бірге GnuPG (RSA іске асырылымы) нұсқасын қолданатын ноутбукқа шабуыл жасауға сәтті қол жеткізді. Олар ноутбукке жақын орналасқан ұялы телефонды немесе 4 метрге дейінгі қашықтықта орналасқан зертханалық микрофонды пайдаланып, 2013 жылдың желтоқсанында тәжірибелік нәтижелерін жариялады. Акустикалық эмиссиялар орамдар мен конденсаторларда ток күшінің өтуі кезінде болатын шағын қозғалыстардың нәтижесінде пайда болады. Әсіресе конденсаторлардың диаметрі сәл өзгереді, себебі олардың көптеген қабаттары электростатикалық тартымдылық/ығысу немесе пьезоэлектрлік мөлшердегі өзгеріске ұшырайды. Акустикалық шу шығаратын катушка немесе конденсатор, керісінше, микрофондық болады, ал жоғары сапалы аудио индустриясы осы микрофониканы (бұзылыстарды) азайту үшін катушкалар мен конденсаторлармен жұмыс істейді, өйткені олар Hi-Fi күшейткішінің дыбысын нашарлатады. 2015 жылдың наурызында ультрадыбыстық бастарды қолданатын кейбір сиялы принтерлерді жоғары жиілікті MEMS микрофондары арқылы әр соплодан шығатын бірегей акустикалық сигналдарды жазуға және белгілі басылған деректермен уақытты қайта құруға болады, яғни 12 келіс шрифтпен "құпия" мәтінді оқуға болады. Термиялық принтерлерді де ұқсас әдістермен оқуға болады, бірақ жарылатын көпіршіктерден шығатын сигналдар нашар болғандықтан, нәтижесі төмен болады. Бұған қоса, мақсатқа, әдетте банкке пошта арқылы жіберілген түпнұсқа картридждердің орнына, микрофон, микросхемалық жад және ұзақ қызмет ететін Li+ батареясы бар өзгертілген картридждерді орнату қатысты, содан кейін олар RFID чипі арқылы қоқыстан ізделіп алынды. 2011 жылы нүктелі матрицалы принтерлермен жасалған басылымдарды қайта құру бойынша ұқсас жұмыс жарияланды. Израильдің Бен-Гурион университетінің Киберқауіпсіздік зерттеу орталығының зерттеу тобы ашқан жаңа акустикалық криптоанализ әдісі компьютердің динамиктері мен құлаққаптарын пайдаланып деректерді алуға мүмкіндік береді. Forbes журналы зерттеушілердің микрофонды қолданып, 96,5% дәлдікпен көрсетіліп жатқан ақпаратты көрудің жолын тапқанын хабарлады. 2016 жылы Генкин, Шамир және Тромер дешифровкалау процесінде ноутбук құрылғыларының акустикалық эмиссиясына сүйенетін кілтті алуға бағытталған шабуылды сипаттаған тағы бір мақала жариялады. Олар шабуылдың сәттілігін қарапайым ұялы телефонмен де, сезімтал микрофонмен де көрсетті.
In 2004, Dmitri Asonov and Rakesh Agrawal of the IBM Almaden Research Center announced that computer keyboards and keypads used on telephones and automated teller machines (ATMs) are vulnerable to attacks based on the sounds produced by different keys. Their attack employed a neural network to recognize the key being pressed. By analyzing recorded sounds, they were able to recover the text of data being entered. These techniques allow an attacker using covert listening devices to obtain passwords, passphrases, personal identification numbers (PINs), and other information entered via keyboards. In 2005, a group of UC Berkeley researchers performed a number of practical experiments demonstrating the validity of this kind of threat. Also in 2004, Adi Shamir and Eran Tromer demonstrated that it may be possible to conduct timing attacks against a CPU performing cryptographic operations by analyzing variations in acoustic emissions. Analyzed emissions were ultrasonic noise emanating from capacitors and inductors on computer motherboards, not electromagnetic emissions or the human audible humming of a cooling fan. Shamir and Tromer, along with new collaborator Daniel Genkin and others, then went on to successfully implement the attack on a laptop running a version of GnuPG (an RSA implementation), using either a mobile phone located close to the laptop, or a laboratory grade microphone located up to 4 m away, and published their experimental results in December 2013. Acoustic emissions occur in coils and capacitors because of small movements when a current surge passes through them. Capacitors in particular change diameter slightly as their many layers experience electrostatic attraction/repulsion or piezoelectric size change. A coil or capacitor which emits acoustic noise will, conversely, also be microphonic, and the high end audio industry takes steps with coils and capacitors to reduce these microphonics (immissions) because they can muddy a hi fi amplifier's sound. In March 2015, it was made public that some inkjet printers using ultrasonic heads can be read back using high frequency MEMS microphones to record the unique acoustic signals from each nozzle and using timing reconstruction with known printed data, that is, "confidential" in 12 point font. Thermal printers can also be read using similar methods but with less fidelity as the signals from the bursting bubbles are weaker. The hack also involved implanting a microphone, chip storage IC and burst transmitter with long life Li+ battery into doctored cartridges substituted for genuine ones sent by post to the target, typically a bank, then retrieved from the garbage using challenge response RFID chip. A similar work on reconstructing printouts made by dot matrix printers was publicized in 2011. A new acoustic cryptanalysis technique discovered by a research team at Israel's Ben Gurion University Cybersecurity Research Center allows data to be extracted using a computer's speakers and headphones. Forbes published a report stating that researchers found a way to see information being displayed, by using microphone, with 96.5% accuracy. In 2016, Genkin, Shamir, and Tromer published another paper that described a key extraction attack that relied on the acoustic emissions from laptop devices during the decryption process. They demonstrated the success of their attack with both a simple mobile phone and a more sensitive microphone.
Қарсы шаралар
Бұл криптоанализ түрін, нақты пернелерді басу сияқты бірдей спектрдегі және формадағы дыбыстарды жасау арқылы жеңуге болады. Нақты пернелердің дыбыстарын кездейсоқ қайта ойнату арқылы мұндай шабуылдарды толығымен болдыруға болады. FFT саусақ іздерін анықтау мәселесін шешу үшін әрбір перне басу үшін кемінде 5 әртүрлі жазба нұсқасын (36 x 5 = 180 нұсқа) пайдалану ұсынылады. Балама ретінде, жеткілікті күшті ақ шу (ойнату үшін жасау оңайырақ болуы мүмкін) жеке пернелерді басу кезіндегі акустикалық сигналдарды жасырады.
This kind of cryptanalysis can be defeated by generating sounds that are in the same spectrum and same form as keypresses. If sounds of actual keypresses are randomly replayed, it may be possible to totally defeat such kinds of attacks. It is advisable to use at least 5 different recorded variations (36 x 5 = 180 variations) for each keypress to get around the issue of FFT fingerprinting. Alternatively, white noise of a sufficient volume (which may be simpler to generate for playback) will also mask the acoustic emanations of individual keypresses.