🙀 상상도 못한 해킹

구독자님 안녕하세요! 👋🏻

여러분들은 해킹하면 어떤 모습이 떠오르시나요? 아마 대부분은 네트워크나 악성코드를 통해 해킹하는 모습이 보편적일 거에요. 그런데 소리, 전파 같은 요소로 정보 유출이 되고, 더 나아가서 해킹까지 이루어진다고 하면 믿어지시나요?

이번 뉴스레터에서는 부 채널 공격에 대해서 알아보겠습니다.

📺 부 채널 공격, side channel attack  

부 채널 공격(Side channel attack)은 기기나 프로그램에서 발생하는 다양한 정보를 통해 이루어지는 정보 탈취 및 공격을 의미한다고 할 수 있어요. 프로그램이나 기기에서 보안을 아무리 강화해도, 발생할 수 밖에 없는 정보나 신호를 포착하여 이를 재구성하는 방식으로 이루어집니다. 부채널 공격에 사용될 수 있는 정보는 시간, 전력, 전파, 소리🔉 등 매우 많은 요소가 공격에 사용될 수 있어요.

가장 대표적인 부 채널 공격은 바로 소요 시간 분석⏱️이에요. 소요 시간 분석은 주로 비밀번호를 입력 할 때 사용되는 공격입니다. 이해를 위해서 비밀번호를 한 번에 한 자리씩 검증하는 프로그램이 있다고 가정해볼게요. 첫 번째 비밀번호가 틀리면 바로 프로그램이 종료될 겁니다. 하지만, 첫 번째 비밀번호가 일치하면 프로그램은 그 다음 두 번째 비밀번호를 검증하겠죠? 두 번째 비밀번호를 확인할 때는 첫 번째 비밀번호에서 틀린 경우보다 시간이 더 걸리게 됩니다! 바로 이런 프로그램이 처리하는 시간의 차이를 이용해서 비밀번호를 알아낼 수 있어요. 🕵️

🎤 소리랑 전파 만으로 정보 유출을 한다고?  

이스라엘에 위치한 벤구리온 대학은 기상천외 한 해킹과 정보 유출 공격을 연구하는 것으로 유명한데요. 특히, 외부 인터넷과 망에 연결되어 있지 않은 격리된 컴퓨터를 대상으로 한 연구가 활발합니다. 2024년 벤구리온 대학에서는 새로운 부 채널 공격 기법인 RAMBO와 Pixhell을 발표했어요. 🧪

RAMBO 공격👷은 컴퓨터 하드웨어 중 RAM을 대상으로 이루어지는 공격이에요. RAM에서 발생하는 전자기파 등의 무선 신호를 잡거나 임의적으로 발생하도록 유도 시킨 후, 그 신호를 해독하여 정보를 빼돌리는 방법입니다! 최대 7미터 바깥에서 초당 1천 비트 속도로 데이터를 유출할 수 있다고 하네요!

이 공격은 유튜브에도 공격의 시연 영상이 공개되어 있어요! 해당 영상에서는 네트워크 상에 연결되어 있지 않은 컴퓨터의 이미지를 RAMBO 공격으로 유출하는 과정이 담겨 있어요. 🖼️

출처: PIXHELL Attack: Leaking Sensitive Information from Air-Gap Computers via ‘Singing Pixels’

Pixhell 공격🖥️은 컴퓨터 모니터를 대상으로 한 공격이에요. LCD 모니터에서 화면 출력에서 발생하는 픽셀 패턴에서는 약간의 소리가 발생하는데, 이를 분석하여 정보를 유출하는 공격입니다! 이 공격은 최대 2미터 바깥에서 초당 20비트의 속도로 데이터를 유출할 수 있고, 마이크로폰만 있으면 가능하기 때문에 비싼 장비도 필요가 없다고 하네요. 🎙️

🔨 RAM과 GPU를 공격하는 망치

2014년에 DRAM에서 물리적인 에러가 발견되었어요. 바로 Bit flip이라는 현상으로 인한 것이죠. Bit filp은 DRAM에 저장된 전기 신호가 인접한 곳에서 발생하는 전자기 유도 현상으로 인해 바뀌는 현상이에요. 현재 DRAM은 nm 공정으로 이루어질 정도로 도선과 저장소 간의 간격이 매우 작아요. 그렇기 때문에 인접한 곳에서 발생하는 전기 신호로 인해 전자기 간섭이 이루어지게 되어 Bit가 바뀌게 되어요. ⚡

이런 단순한 DRAM 에러 현상은 google project zero 팀에 의해 해킹까지 가능하다는 것이 증명되었어요. 목표로 하는 row라는 구역에 인접한 양 쪽에 저장소와 도선에 전기를 인가 하여, 목표 구역에 확정적으로 bit filp을 일으키는 방식인 Row hammer attack을 발표했어요. 마치 망치로 전기 신호가 저장되는 row를 공격하는 이 방법으로 운영체제 커널 권한을 획득할 수 있었어요. ⚒️

이런 Row hammer attack은 그래픽 카드에서도 발생한다고 해요! NVIDIA의 GPU를 대상으로 한 GPUHammer 공격은 GPU 메모리에서 Bit Filp을 발생시킬 수 있었고, 데이터를 조작할 수 있다고 2025년에 확인되었어요. AI 모델에서 사용하는 GPU 특성 상, 이 취약점은 또 다른 문제가 있다고 하네요. GPUHammer 공격으로 인해 모델 정확도는 80%에서 0.1%으로 떨어질 수도 있고, 모델 자체에 손상을 줄 수도 있다고 해요! 📉

만약 이 취약점을 악용한다면, 실제 동작하고 있는 모델이나 서비스에 큰 타격을 줄 수 있을 것으로 예상돼요. 그렇다면, AI 서비스를 제공하고 있는 기업과 프로그램에 DDoS처럼 서비스에 영향을 끼치는 새로운 공격으로 발전할 여지도 있어요. 이런 GPUHammer 공격은 ECC 옵션으로 막을 수 있어요. 하지만, ECC 옵션을 활성화하면 AI 모델 속도 저하와 메모리 용량에도 악영향을 끼치기 때문에 여러모로 골치 아픈 취약점이죠.

🛡️ 유출을 막는 보안, EMSEC

출처: TEMPEST EMI/RFI Data Security

이러한 부 채널 공격을 막는 방법도 열심히 연구되고 있어요! 바로 EMSEC(Emission security, 전자기 방사 보안)이죠. 중요한 데이터를 처리하는 IT 장비에서 발생하는 전자기파 방출을 막고 무단 도청을 막는 분야입니다.물리적/비물리적 수단으로 차폐를 하는 연구가 진행되고 있고, 기업과 특히 군에서 관심을 많이 가지고 있는 주제라고 하네요. 📡

EMSEC의 방식으로는 크게 물리적 차폐, 암호화, 접근 제어, 모니터링으로 나눌 수 있어요. 그중 몇 가지만 살펴보도록 할게요. 물리적 차폐는 전자기파 유출을 막는데 유용한 소재를 연구하고 장비를 설치하여, 방출을 차단하는 방식이에요. 또한, 발생하는 신호를 줄여서 도청이 힘들도록 하는 방법도 연구되고 있어요. 암호화는 발생하는 신호나 데이터 자체를 암호화하여, 도청하더라도 내용을 읽을 수 없도록 한다고 합니다. ✉️

마무리

이번 뉴스레터를 준비하면서, 이걸로도 해킹은 한다고? 라는 생각이 절로 들 정도로 부 채널 공격의 방법은 다양하다고 느꼈어요. 그리고 이것을 막기 위해 수단과 방법도 이미 연구되고 있다는 사실도 놀라웠어요.

이번 글에서 소개한 요소 말고도 다른 요소로도 해킹이 가능한 것이 있을까요? 댓글로 의견 남겨주세요!😊

다음 주에도 흥미로운 보안 이야기로 돌아올게요. 감사합니다! 🐣

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