Cache-Attacks on the ARM TrustZone implementations of AES-256 and AES-256-GCM via GPU-based analysis

The ARM TrustZone is a security extension which is used in recent Samsung flagship smartphones to create a Trusted Execution Environment (TEE) called a Secure World, which runs secure processes (Trustlets). The Samsung TEE includes cryptographic key storage and functions inside the Keymaster trustlet. The secret key used by the Keymaster trustlet is derived by a hardware device and is inaccessible to the Android OS. However, the ARM32 AES implementation used by the Keymaster is vulnerable to side channel cache-attacks. The Keymaster trustlet uses AES-256 in GCM mode, which makes mounting a cache attack against this target much harder. In this paper we show that it is possible to perform a successful cache attack against this AES implementation, in AES-256/GCM mode, using widely available hardware. Using a laptop\u27s GPU to parallelize the analysis, we are able to extract a raw AES-256 key with 7 minutes of measurements and under a minute of analysis time and an AES-256/GCM key with 40 minutes of measurements and 30 minutes of analysis

TrustZone based attestation in secure runtime verification for embedded systems

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaARM TrustZone é um “Ambiente de Execução Confiável” disponibilizado em processadores da ARM, que equipam grande parte dos sistemas embebidos. Este mecanismo permite assegurar que componentes críticos de uma aplicação executem num ambiente que garante a confidencialidade dos dados e integridade do código, mesmo que componentes maliciosos estejam instalados no mesmo dispositivo. Neste projecto pretende-se tirar partido do TrustZone no contexto de uma framework segura de monitorização em tempo real de sistemas embebidos. Especificamente, pretende-se recorrer a components como o ARM Trusted Firmware, responsável pelo processo de secure boot em sistemas ARM, para desenvolver um mecanismo de atestação que providencie garantias de computação segura a entidades remotas.ARM TrustZone is a security extension present on ARM processors that enables the development of hardware based Trusted Execution Environments (TEEs). This mechanism allows the critical components of an application to execute in an environment that guarantees data confidentiality and code integrity, even when a malicious agent is installed on the device. This projects aims to harness TrustZone in the context of a secure runtime verification framework for embedded devices. Specifically, it aims to harness existing components, namely ARM Trusted Firmware, responsible for the secure boot process of ARM devices, to implement an attestation mechanism that provides proof of secure computation to remote parties.This work has been partially supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT), project REASSURE (PTDC/EEI-COM/28550/2017), co-financed by the European Regional Development Fund (FEDER), through the North Regional Operational Program (NORTE 2020)

SoK: Confidential Quartet - Comparison of Platforms for Virtualization-Based Confidential Computing

Confidential computing allows processing sensitive workloads in securely isolated spaces. Following earlier adop- tion of process-based approaches to isolation, vendors are now enabling hardware and firmware support for virtualization-based confidential computing on several server platforms. Due to variations in the technology stack, threat model, implemen-tation and functionality, the available solutions offer somewhat different capabilities, trade-offs and security guarantees. In this paper we review, compare and contextualize four virtualization-based confidential computing technologies for enterprise server platforms - AMD SEV, ARM CCA, IBM PEF and Intel TDX

Hardware Isolation Approach to Securely Use Untrusted GPUS in Cloud Environments for Machine Learning

Machine Learning (ML) is now a primary method for getting useful information out of the immense volumes of data being generated and stored in society today. Useful data is a commodity for training ML models and those that need data for training are often not the owners of the data leading to a desire to use cloud-based services. Deep learning algorithms are best suited to run on a graphical processing unit (GPU) which presents a specific problem since the GPU is not a secure or trusted piece of hardware in the cloud computing environment. In this paper, we will analyze some current methods of performing ML in the cloud using untrusted hardware and propose FIGHTE: full isolation of GPU hardware for trusted execution, a new hardware implementation capable of physical isolation. FIGHTE should allow for securely using a GPU for ML in the cloud even for various parties involved

Trusted SoC Realization for Remote Dynamic IP Integration

Heutzutage bieten field-programmable gate arrays (FPGAs) enorme Rechenleistung und Flexibilität. Zudem sind sie oft auf einem einzigen Chip mit eingebetteten Multicore-Prozessoren, DSP-Engines und Speicher-Controllern integriert. Dadurch sind sie für große und komplexe Anwendungen geeignet. Gleichzeitig führten die Fortschritte auf dem Gebiet der High-Level-Synthese und die Verfügbarkeit standardisierter Schnittstellen (wie etwa das Advanced eXtensible Interface 4) zur Entwicklung spezialisierter und neuartiger Funktionalitäten durch Designhäuser. All dies schuf einen Bedarf für ein Outsourcing der Entwicklung oder die Lizenzierung von FPGA-IPs (Intellectual Property). Ein Pay-per-Use IP-Lizenzierungsmodell, bei dem diese IPs vor allen Marktteilnehmern geschützt sind, kommt den Entwicklern der IPs zugute. Außerdem handelt es sich bei den Entwicklern von FPGA-Systemen in der Regel um kleine bis mittlere Unternehmen, die in Bezug auf die Markteinführungszeit und die Kosten pro Einheit von einem solchen Lizenzierungsmodell profitieren können. Im akademischen Bereich und in der Industrie gibt es mehrere IP-Lizenzierungsmodelle und Schutzlösungen, die eingesetzt werden können, die jedoch mit zahlreichen Sicherheitsproblemen behaftet sind. In einigen Fällen verursachen die vorgeschlagenen Sicherheitsmaßnahmen einen unnötigen Ressourcenaufwand und Einschränkungen für die Systementwickler, d. h., sie können wesentliche Funktionen ihres Geräts nicht nutzen. Darüber hinaus lassen sie zwei funktionale Herausforderungen außer Acht: das Floorplanning der IP auf der programmierbaren Logik (PL) und die Generierung des Endprodukts der IP (Bitstream) unabhängig vom Gesamtdesign. In dieser Arbeit wird ein Pay-per-Use-Lizenzierungsschema vorgeschlagen und unter Verwendung eines security framework (SFW) realisiert, um all diese Herausforderungen anzugehen. Das vorgestellte Schema ist pragmatisch, weniger restriktiv für Systementwickler und bietet Sicherheit gegen IP-Diebstahl. Darüber hinaus werden Maßnahmen ergriffen, um das System vor einem IP zu schützen, das bösartige Schaltkreise enthält. Das „Secure Framework“ umfasst ein vertrauenswürdiges Betriebssystem, ein reichhaltiges Betriebssystem, mehrere unterstützende Komponenten (z. B. TrustZone- Logik, gegen Seitenkanalangriffe (SCA) resistente Entschlüsselungsschaltungen) und Softwarekomponenten, z. B. für die Bitstromanalyse. Ein Gerät, auf dem das SFW läuft, kann als vertrauenswürdiges Gerät betrachtet werden, das direkt mit einem Repository oder einem IP-Core-Entwickler kommunizieren kann, um IPs in verschlüsselter Form zu erwerben. Die Entschlüsselung und Authentifizierung des IPs erfolgt auf dem Gerät, was die Angriffsfläche verringert und es weniger anfällig für IP-Diebstahl macht. Außerdem werden Klartext-IPs in einem geschützten Speicher des vertrauenswürdigen Betriebssystems abgelegt. Das Klartext-IP wird dann analysiert und nur dann auf der programmierbaren Logik konfiguriert, wenn es authentisch ist und keine bösartigen Schaltungen enthält. Die Bitstrom-Analysefunktionalität und die SFW-Unterkomponenten ermöglichen die Partitionierung der PL-Ressourcen in sichere und unsichere Ressourcen, d. h. die Erweiterung desKonzepts der vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung (TEE) auf die PL. Dies ist die erste Arbeit, die das TEE-Konzept auf die programmierbare Logik ausweitet. Bei der oben erwähnten SCA-resistenten Entschlüsselungsschaltung handelt es sich um die Implementierung des Advanced Encryption Standard, der so modifiziert wurde, dass er gegen elektromagnetische und stromverbrauchsbedingte Leckagen resistent ist. Das geschützte Design verfügt über zwei Gegenmaßnahmen, wobei die erste auf einer Vielzahl unterschiedler Implementierungsvarianten und veränderlichen Zielpositionen bei der Konfiguration basiert, während die zweite nur unterschiedliche Implementierungsvarianten verwendet. Diese Gegenmaßnahmen sind auch während der Laufzeit skalierbar. Bei der Bewertung werden auch die Auswirkungen der Skalierbarkeit auf den Flächenbedarf und die Sicherheitsstärke berücksichtigt. Darüber hinaus wird die zuvor erwähnte funktionale Herausforderung des IP Floorplanning durch den Vorschlag eines feinkörnigen Automatic Floorplanners angegangen, der auf gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung basiert und aktuelle FPGAGenerationen mit größeren und komplexen Bausteine unterstützt. Der Floorplanner bildet eine Reihe von IPs auf dem FPGA ab, indem er präzise rekonfigurierbare Regionen schafft. Dadurch werden die verbleibenden verfügbaren Ressourcen für das Gesamtdesign maximiert. Die zweite funktionale Herausforderung besteht darin, dass die vorhandenen Tools keine native Funktionalität zur Erzeugung von IPs in einer eigenständigen Umgebung bieten. Diese Herausforderung wird durch den Vorschlag eines unabhängigen IP-Generierungsansatzes angegangen. Dieser Ansatz kann von den Marktteilnehmern verwendet werden, um IPs eines Entwurfs unabhängig vom Gesamtentwurf zu generieren, ohne die Kompatibilität der IPs mit dem Gesamtentwurf zu beeinträchtigen

Intel SGX Explained

Intel\u27s Software Guard Extensions (SGX) is a set of extensions to the Intel architecture that aims to provide integrity and privacy guarantees to security-sensitive computation performed on a computer where all the privileged software (kernel, hypervisor, etc) is potentially malicious. This paper analyzes Intel SGX, based on the 3 papers that introduced it, on the Intel Software Developer\u27s Manual (which supersedes the SGX manuals), on an ISCA 2015 tutorial, and on two patents. We use the papers, reference manuals, and tutorial as primary data sources, and only draw on the patents to fill in missing information. This paper\u27s contributions are a summary of the Intel-specific architectural and micro-architectural details needed to understand SGX, a detailed and structured presentation of the publicly available information on SGX, a series of intelligent guesses about some important but undocumented aspects of SGX, and an analysis of SGX\u27s security properties

Private computation on public clouds

Public clouds offer valuable services at the expense of privacy. Since the cloud provider controls the privileged software on their machines (the operating system and the hypervisor), they enjoy access to the secrets processed by the applications they host. As a result, users must either trust public clouds or avoid them. Recently, hardware manufacturers have extended CPU designs to provide trusted execution environments (TEEs). Hardware ensures the data inside a TEE can only be accessed by the code inside that TEE, protecting secrets from all software that the provider controls. However, TEEs do not provide meaningful security for many applications on their own. In practice, many applications are proprietary or make use of accelerators like GPUs. Code inside the TEE has access to user secrets and the freedom to communicate them to the outside world; users cannot vet proprietary code to ensure it does not exercise that freedom (accidentally or intentionally). GPUs are not controlled by the CPU directly but instead by drivers under the cloud provider’s control, making it trivial for the cloud provider to extract secrets that the user offloads to a GPU for processing. GPU TEEs can prevent unauthorized access to GPU memory, but communication with the GPU can still leak information. We demonstrate system designs that leverage existing (CPU) and pro- posed (GPU) TEEs that protect users‘ data even when the application code is colluding with the cloud provider to steal it, or when the user offloads parts of the application to GPUs.Computer Science