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초록·키워드
양자 내성 암호(PQC) 표준으로 채택된 ML-DSA는 암호학적 안전성에도 불구하고 물리적 공격 중 하나인 오류주입 공격에 취약할 수 있다. 특히 실제 하드웨어 구현을 위한 성능 최적화 과정에서 발생하는 알고리즘 변형으로 새로운 공격 지점이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 공통 취약점 점수 시스템(CVSS)의 점수화 모델을 참고한 오류 평가 프레임워크를 통해 ML-DSA 헤지 모드(hedge mode)의 다양한 오류 주입 공격 시나리오를 평가하였다. 평가 결과, 개인 난수 시드 생성 과정이 단일 오류만으로 탐지 불가능한 키 복구를 가능하게 하는 가장 치명적인 취약점임을 식별하였다. 또한 ARM Cortex-M4 기반의 실제 하드웨어 환경에서 클럭 글리치 공격을 수행하여 해당 취약점을 성공적으로 비밀 키를 복구함으로써 평가의 타당성을 검증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096408930
