Hardware Security

Angriffe

Seitenkanalangriffe

Seitenkanalangriffe unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Angriffen auf kryptographische Algorithmen. Im letzteren Fall versuchen Angreifer, ein komplexes mathematisches Problem zu lösen oder den gesamten Schlüsselraum zu durchsuchen, um kryptographische Systeme zu knacken. Im Gegensatz dazu nutzen Seitenkanalangriffe Informationen wie Laufzeit, Stromverbrauch oder elektromagnetische Emission. Angreifer können diese Informationen nutzen, um an geheime Daten zu kommen, die auf dem Gerät gespeichert sind. Mit modernsten hochpräzisen Messgeräten und Software evaluieren wir in unserem Hardware Labor die Seitenkanalsicherheit kryptographischer Implementierungen. Die dort gewonnenen Erkenntnisse nutzen wir, um Gegenmaßnahmen zu konzipieren und umzusetzen, die auf eine bestimmte Zielplattform zugeschnitten sind.

Fehlerangriffe

Fehleranriffe versuchen, Systeme in einer bestimmten Weise zu stören. Dies kann durch Erhöhen oder Absenken der Versorgungsspannung, durch Verändern der Taktfrequenz oder Umgebungstemperatur, oder durch gezielte Störung mittels Laser oder elektromagnetischer Impulse erreicht werden. In Kombination mit dem Wissen um das Funktionsprinzip eines kryptographischen Algorithmus können die bewusst induzierten Fehler genutzt werden, um Informationen über den intern verwendeten, geheimen Schlüssel zu sammeln. Ebenso können damit Speicherschutzmaßnahmen umgangen oder Debug-Schnittstellen aktiviert werden. Besonders die lasergestützte Fehlerinjektion ermöglicht es, Fehler mit sehr hoher Genauigkeit (zeitlich und örtlich) zu induzieren. Dies gibt dem Angreifer mehr Kontrolle und ermöglicht ein breiteres Spektrum an Angriffen. Unser Hardware Labor verfügt über zwei verschiedene Laserstationen, um Fehlerangriffe durchzuführen und die Sicherheit von Geräten und Gegenmaßnahmen zu bewerten.

Machine Learning

Moderne statistische Methoden, die häufig unter dem Begriff des Maschinellen Lernens zusammengefasst werden, dienen der verbesserten Auswertung komplexer Daten. Maschinelles Lernen bietet dabei die notwendige Flexibilität, um komplexe statistische Zusammenhänge sichtbar zu machen. In der Hardware Security Abteilung werden verschiedene Algorithmen zur Auswertung von Messdaten aus Seitenkanalmessungen und zur Anomalieerkennung in Sensornetzwerken genutzt. Maschinelles Lernen hilft dabei nicht nur Sensordaten auf ressourcenbeschränkten Plattformen oder Seitenkanalmessungen mit Terabytes an Daten besser zu verstehen, sondern eröffnet auch die Anwendung auf eine Vielzahl von neuartigen Problemstellungen.

Internet-of-Things

Systeme im Internet-of-Things (IoT) verfügen typischerweise über eine lange Betriebsdauer, begrenzte Rechenressourcen und eine eingeschränkte Akkulaufzeit. Sie dürfen dabei meist auch nur geringe Kosten in der Herstellung und im Betrieb verursachen. Aufgrund dieser Rahmenbedingungen können viele der etablierten Sicherheitstechnologien nicht direkt in den IoT-Bereich übertragen werden. Ein Forschungsschwerpunkt der Hardware Security Abteilung liegt daher auf neuartigen Hardware- und Software-Designmustern, die das Ziel haben, die Widerstandsfähigkeit von IoT-Geräten mit eingeschränkten Ressourcen gegen Cyber-Angriffe zu erhöhen. Dazu zählen zum Beispiel Speicherschutzmechanismen, Systemattestierung und -identitäten sowie Maßnahmen gegen Denial-of-Service Angriffe.

Medizinprodukte

Vernetzte Medizinprodukte und sogenannte Wearables, wie beispielsweise kontinuierliche Blutzuckermessgeräte, oder auch implantierte Herzschrittmacher werden aufgrund der zunehmenden Verbreitung und Funktionalität hohen Angriffsrisiken ausgesetzt. Auf Basis unserer Analyse- und Lösungskompetenz von Hardware- bis Vernetzungs-Sicherheit helfen wir den Herstellern, sichere Geräte zu entwerfen, die auch den Anforderungen aus der neuen Medical Device Regulation (MDR) gerecht werden.

Sensornetze

Drahtlose Sensornetze sind die Sinnesorgane des Internet-of-Things. Häufig sind die gesammelten Daten kritisch und müssen gegen Abhören oder Manipulation geschützt werden. Das Management der hierzu notwendigen kryptografischen Schlüssel stellt auf Grund der großen Anzahl an Sensorknoten und deren beschränkter Rechenleistung eine Herausforderung dar. Unsere Expertise im Bereich von Schlüssel-Management Lösungen, die Sicherheit und Nutzerfreundlichkeit vereinen und es jedem Nutzer ermöglichen, unkompliziert sichere drahtlose Sensornetze zu betreiben, bauen wir daher kontinuierlich aus.

System-on-Chips

Systems-on-Chips (SoCs) vereinen eine Vielzahl an Funktionen in einem einzigen Chip. Sie sind die Basis von unzähligen eingebetteten Systemen und müssen daher sorgfältig abgesichert werden. Die vielen Funktionen eines SoCs liefern hierbei eine große Angriffsfläche, die die Absicherung zur großen Herausforderung macht. Debug-Schnittstellen und externe Speichermodule müssen abgesichert, kryptografische Schlüssel sicher abgelegt und Software sicher ausgeführt werden. Secure Boot und Update, Firmwareverschlüsselung, Schlüsselspeicher, der Schutz geistigen Eigentums und sichere Ausführungsumgebungen (Trusted Execution Environments) sind nur einige der Themenfelder, die seit Jahren im Fokus der Hardware Security Abteilung stehen.

FPGAs und PUFs

Die Nutzung programmierbarer Hardware, sogenannter Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), in eingebetteten Systemen sowie als Teil hochperformanter Systems-on-Chip steigt rasant. Dabei können zugekaufte Designs von Dritten die Sicherheit des Gesamtsystem von innen heraus gefährden. Unsere Sicherheitsreviews zeigen gezielt Angriffspunkte auf und helfen, Systeme frühzeitig abzusichern. Ein weiteres Forschungsfeld beschäftigt sich mit der Nutzung von FPGAs als Basis für Physical Unclonable Functions (PUFs). PUFs sind Schaltungen, die Fertigungsschwankungen nutzen, um einen einzigartigen Bitstring zu erzeugen. Dieser kann anschließend dafür verwendet werden, kryptographische Schlüssel zu binden oder einen Chip eindeutig zu identifizieren. PUFs können in FPGA-Anwendungen eingesetzt werden, um dem Anwender einen sicheren Schlüsselspeicher zur Verfügung zu stellen, ohne sich auf Sicherheitsmerkmale verlassen zu müssen, die vom Hersteller bereitgestellt wurden. Diese sind häufig weniger vertrauenswürdig und anfälliger für Angriffe. Ein Array von über 200 FPGAs erlaubt es uns hierbei, die statistischen Eigenschaften von verbesserten und neuartigen Implementierungen von PUF-Schaltungen auf FPGAs zu analysieren.

Vertrauenswürdige Elektronik

Die Sicherung von Elektronik-Lieferketten und das Thema sichere Open-Source Hardware, insbesondere RISC-V basierte System-On-Chips, haben in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Wir bringen hier unsere Kompetenzen für Elektronik-Sicherheit ein und forschen an RISC-V basierten Designs und gehärteten Krypto-Beschleunigern, sowie an verbesserten Prüfverfahren zur Evaluierung der Vertrauenswürdigkeit.