Университетские исследователи проверили устойчивость криптосистемы CRYSTALS-Kyber к атакам по стороннему каналу (side-channel) и обнаружили, что использование машинного обучения позволяет получить закрытый ключ. Результаты, по мнению экспертов, говорят лишь об уязвимости реализации, а не слабости самого алгоритма.
В прошлом году американский Институт стандартов и технологий (NIST) выбрал CRYSTALS-Kyber в качестве кандидата на стандарт шифрования, устойчивого к взлому с помощью квантового компьютера. Данная система с открытым ключом также включена в список криптоалгоритмов, которые АНБ США рекомендует использовать для защиты национальных систем, поэтому в Королевском технологическом институте (Kungliga Tekniska högskolan, KTH) Стокгольма решили оценить ее криптостойкость с помощью концептуальной атаки side-channel.
Для реализации алгоритма исследователи использовали процессор ARM Cortex-M4, а для эксплойта — нейросеть, натренированную по методу рекурсивного обучения (recursive learning), специально разработанному в KTH.
Источником информации, позволяющей получить нужные подсказки, являлись слабые флуктуации электропотребления. Команде экспериментаторов удалось усилить слив битов из таких сообщений и ускорить таким образом восстановление содержимого с вероятностью выше 99%.
Созданная методика на основе машинного обучения, по словам авторов исследования, позволяет обойти обычные меры защиты от side-channel — использование масок, перестановки, случайных задержек, кода с постоянным весом, полиморфизма, рандомизации тактовой частоты. Представленный в отчете подход пригоден также для испытания других криптосистем с открытым ключом, использующих теорию решеток.
В комментарии для журналистов представитель NIST подчеркнул, что проведенное в KTH исследование выявило уязвимость реализации CRYSTALS-Kyber, с которой там работали. Сам алгоритм взлому не подвержен, и у экспертов к нему претензий нет.
В России тоже осознают, что прогресс в сфере квантовых вычислений создал новые вызовы, повысив требования к криптозащите данных. Над созданием новых методов трудятся, в числе прочих, в НИЯУ МИФИ; там уже разработали PoC криптопротокола, взломать который не сможет даже квантовый компьютер.
В прошлом году американский Институт стандартов и технологий (NIST) выбрал CRYSTALS-Kyber в качестве кандидата на стандарт шифрования, устойчивого к взлому с помощью квантового компьютера. Данная система с открытым ключом также включена в список криптоалгоритмов, которые АНБ США рекомендует использовать для защиты национальных систем, поэтому в Королевском технологическом институте (Kungliga Tekniska högskolan, KTH) Стокгольма решили оценить ее криптостойкость с помощью концептуальной атаки side-channel.
Для реализации алгоритма исследователи использовали процессор ARM Cortex-M4, а для эксплойта — нейросеть, натренированную по методу рекурсивного обучения (recursive learning), специально разработанному в KTH.
Источником информации, позволяющей получить нужные подсказки, являлись слабые флуктуации электропотребления. Команде экспериментаторов удалось усилить слив битов из таких сообщений и ускорить таким образом восстановление содержимого с вероятностью выше 99%.
Созданная методика на основе машинного обучения, по словам авторов исследования, позволяет обойти обычные меры защиты от side-channel — использование масок, перестановки, случайных задержек, кода с постоянным весом, полиморфизма, рандомизации тактовой частоты. Представленный в отчете подход пригоден также для испытания других криптосистем с открытым ключом, использующих теорию решеток.
В комментарии для журналистов представитель NIST подчеркнул, что проведенное в KTH исследование выявило уязвимость реализации CRYSTALS-Kyber, с которой там работали. Сам алгоритм взлому не подвержен, и у экспертов к нему претензий нет.
В России тоже осознают, что прогресс в сфере квантовых вычислений создал новые вызовы, повысив требования к криптозащите данных. Над созданием новых методов трудятся, в числе прочих, в НИЯУ МИФИ; там уже разработали PoC криптопротокола, взломать который не сможет даже квантовый компьютер.
