Analysis of EM-Cartography as a mean to find leakage sources and the effect of suitable countermeasures

The Internet of Things (IoT) and Wireless Sensor Networks (WSNs) are essential for today's global information society, relying on small wireless devices for networking. When these devices' functionalities or data are manipulated, the potential damage is significant. Hence, securing data transmission between these devices using cryptography is crucial. However, the security of cryptographic algorithms depends on the secrecy of cryptographic keys, which can be vulnerable due to physical accessibility. Side-channel analysis attacks can exploit this vulnerability by using physical parameters associated with the operation of cryptographic chips, such as electromagnetic radiation during cryptographic operations. In response to this challenge, the Leakage Source Cartography Tool (LSC-Tool) was developed in this thesis to expedite the analysis of electromagnetic radiation in IHP's elliptic curve cryptography designs. The LSC-Tool enables automated evaluation of sets of electromagnetic traces, obtained from different measurement positions across a cryptographic chip. The analysis results in a leakage source map (LS-map) that displays the success of electromagnetic analysis attacks at each measurement point. This tool offers a cost-effective and rapid means to assess the resistance of cryptographic designs against attacks, providing designers with insights into the most vulnerable areas of the chip and information about leakage per clock cycle. By applying the LSC-Tool, the resistance of two IHP ECC designs against horizontal differential electromagnetic analysis attacks was tested across 25 measurement positions. The statistical analysis of traces can be conducted using three methods: the least squares method, the difference-of-means-test, or the difference-of-the-mean method. The generated LS-maps show that using different methods yields distinct leakage source indications. Combining these maps enhances the attack's success rate. Notably, during this research, it became evident that the LSC-Tool could be adapted to create LS-maps for the functional blocks of ECC designs, enabling the analysis of simulated power traces for IHP ECC designs.Das Internet der Dinge (IoT) und drahtlose Sensor-Netzwerke (WSNs) sind grundlegende Konzepte für die Vernetzung der heutigen globalen Informationsgesellschaft, die auf kleinen drahtlosen Geräten basiert. Wenn die Funktionalitäten oder Daten dieser Geräte manipuliert werden, kann der potenzielle Schaden erheblich sein. Daher ist die Sicherung der Datenübertragung zwischen diesen Geräten mithilfe von Kryptografie entscheidend. Die Sicherheit kryptografischer Algorithmen hängt jedoch von der Geheimhaltung der kryptografischen Schlüssel ab, die aufgrund der physischen Zugänglichkeit anfällig sein können. Side-Channel-Angriffe können diese Anfälligkeit ausnutzen, indem sie physikalische Parameter nutzen, die mit dem Betrieb kryptografischer Chips verbunden sind, wie z. B. die elektromagnetische Strahlung während kryptografischer Operationen.Als Antwort auf diese Herausforderung wurde in dieser Arbeit das "Leakage Source Cartography Tool" (LSC-Tool) entwickelt, um die Analyse der elektromagnetischen Strahlung in den elliptischen Kurvenkryptografie-Designs des IHP zu beschleunigen. Das LSC-Tool ermöglicht die automatisierte Auswertung von Sätzen von elektromagnetischen Traces, die aus verschiedenen Messpositionen über einen kryptografischen Chip gewonnen wurden. Die Analyse führt zu einer "Leakage Source Map" (LS-Map), die den Erfolg von elektromagnetischen Analyseangriffen an jeder Messposition darstellt. Dieses Tool bietet eine kostengünstige und schnelle Möglichkeit, die Widerstandsfähigkeit kryptografischer Designs gegen Angriffe zu bewerten, und bietet Designern Einblicke in die anfälligsten Bereiche des Chips sowie Informationen über den Leakage pro Taktzyklus.Durch den Einsatz des LSC-Tools wurde der Widerstand von zwei IHP ECC-Designs gegen horizontale differentielle elektromagnetische Analyseangriffe an 25 Messpositionen getestet. Die statistische Analyse von Traces kann mit drei Methoden durchgeführt werden: der Methode der kleinsten Quadrate, dem Difference-of-means-Test oder der Difference-of-the-mean-Methode. Die generierten LS-Maps zeigen, dass die Verwendung unterschiedlicher Methoden unterschiedliche Anzeichen für Leakagestellen liefert. Die Kombination dieser Karten erhöht die Erfolgsrate des Angriffs. Beachtenswert ist, dass im Laufe dieser Forschung klar wurde, dass das LSC-Tool angepasst werden kann, um LS-Maps für die funktionellen Blöcke von ECC-Designs zu erstellen und so die Analyse simulierter Power-Traces für das IHP ECC-Designs zu ermöglichen