수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석 (Differential Power Analysis, DPA) 방법은 암호시스템의 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기와 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 본 논문에서는 DPA에서 시간적인 동기와 잡음에 의한 영향을 동시에 효과적으로 극복하는 웨이블릿(Wavelet) 기반의 신호처리 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 측정한다. 실험을 통해 제안된 웨이블릿 기반의 전처리 시스템의 성능은 키 해독에 필요한 필요 평문의 수가 기존의 방법들이 필요로 하는 25%의 평문의 수로도 충분함을 보여주고 있다.
Differential Power Analysis (DPA) based on the statistical characteristics of collected signals has been known as an efficient attack for uncovering secret key of crypto-systems. However, the attack performance of this method is affected very much by the temporal misalignment and the noise of collected side channel signals. In this paper, we propose a new method based on wavelet analysis to surmount the temporal misalignment and the noise problem simultaneously in DPA. The performance of the proposed method is then evaluated while analyzing the power consumption signals of Micro-controller chips during a DES operation. The experimental results show that our proposed method based on wavelet analysis requires only 25% traces compared with those of the previous preprocessing methods to uncover the secret key.
