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

Demystifying Internet of Things Security

Break down the misconceptions of the Internet of Things by examining the different security building blocks available in Intel Architecture (IA) based IoT platforms. This open access book reviews the threat pyramid, secure boot, chain of trust, and the SW stack leading up to defense-in-depth. The IoT presents unique challenges in implementing security and Intel has both CPU and Isolated Security Engine capabilities to simplify it. This book explores the challenges to secure these devices to make them immune to different threats originating from within and outside the network. The requirements and robustness rules to protect the assets vary greatly and there is no single blanket solution approach to implement security. Demystifying Internet of Things Security provides clarity to industry professionals and provides and overview of different security solutions What You'll Learn Secure devices, immunizing them against different threats originating from inside and outside the network Gather an overview of the different security building blocks available in Intel Architecture (IA) based IoT platforms Understand the threat pyramid, secure boot, chain of trust, and the software stack leading up to defense-in-depth Who This Book Is For Strategists, developers, architects, and managers in the embedded and Internet of Things (IoT) space trying to understand and implement the security in the IoT devices/platforms

uTango: an open-source TEE for IoT devices

Security is one of the main challenges of the Internet of Things (IoT). IoT devices are mainly powered by low-cost microcontrollers (MCUs) that typically lack basic hardware security mechanisms to separate security-critical applications from less critical components. Recently, Arm has started to release Cortex-M MCUs enhanced with TrustZone technology (i.e., TrustZone-M), a system-wide security solution aiming at providing robust protection for IoT devices. Trusted Execution Environments (TEEs) relying on TrustZone hardware have been perceived as safe havens for securing mobile devices. However, for the past few years, considerable effort has gone into unveiling hundreds of vulnerabilities and proposing a collection of relevant defense techniques to address several issues. While new TEE solutions built on TrustZone-M start flourishing, the lessons gathered from the research community appear to be falling short, as these new systems are trapping into the same pitfalls of the past. In this paper, we present UTANGO, the first multi-world TEE for modern IoT devices. UTANGO proposes a novel architecture aiming at tackling the major architectural deficiencies currently affecting TrustZone(-M)-assisted TEEs. In particular, we leverage the very same TrustZone hardware primitives used by dual-world implementations to create multiple and equally secure execution environments within the normal world. We demonstrate the benefits of UTANGO by conducting an extensive evaluation on a real TrustZone-M hardware platform, i.e., Arm Musca-B1. UTANGO will be open-sourced and freely available on GitHub in hopes of engaging academia and industry on securing the foreseeable trillion IoT devices.This work was supported in part by the Fundacao para a Ciencia e Tecnologia (FCT) within the Research and Development Units under Grant UIDB/00319/2020, and in part by FCT within the Ph.D. Scholarship under Grant 2020.04585.BD

Hardening High-Assurance Security Systems with Trusted Computing

We are living in the time of the digital revolution in which the world we know changes beyond recognition every decade. The positive aspect is that these changes also drive the progress in quality and availability of digital assets crucial for our societies. To name a few examples, these are broadly available communication channels allowing quick exchange of knowledge over long distances, systems controlling automatic share and distribution of renewable energy in international power grid networks, easily accessible applications for early disease detection enabling self-examination without burdening the health service, or governmental systems assisting citizens to settle official matters without leaving their homes. Unfortunately, however, digitalization also opens opportunities for malicious actors to threaten our societies if they gain control over these assets after successfully exploiting vulnerabilities in the complex computing systems building them. Protecting these systems, which are called high-assurance security systems, is therefore of utmost importance. For decades, humanity has struggled to find methods to protect high-assurance security systems. The advancements in the computing systems security domain led to the popularization of hardware-assisted security techniques, nowadays available in commodity computers, that opened perspectives for building more sophisticated defense mechanisms at lower costs. However, none of these techniques is a silver bullet. Each one targets particular use cases, suffers from limitations, and is vulnerable to specific attacks. I argue that some of these techniques are synergistic and help overcome limitations and mitigate specific attacks when used together. My reasoning is supported by regulations that legally bind high-assurance security systems' owners to provide strong security guarantees. These requirements can be fulfilled with the help of diverse technologies that have been standardized in the last years. In this thesis, I introduce new techniques for hardening high-assurance security systems that execute in remote execution environments, such as public and hybrid clouds. I implemented these techniques as part of a framework that provides technical assurance that high-assurance security systems execute in a specific data center, on top of a trustworthy operating system, in a virtual machine controlled by a trustworthy hypervisor or in strong isolation from other software. I demonstrated the practicality of my approach by leveraging the framework to harden real-world applications, such as machine learning applications in the eHealth domain. The evaluation shows that the framework is practical. It induces low performance overhead (<6%), supports software updates, requires no changes to the legacy application's source code, and can be tailored to individual trust boundaries with the help of security policies. The framework consists of a decentralized monitoring system that offers better scalability than traditional centralized monitoring systems. Each monitored machine runs a piece of code that verifies that the machine's integrity and geolocation conform to the given security policy. This piece of code, which serves as a trusted anchor on that machine, executes inside the trusted execution environment, i.e., Intel SGX, to protect itself from the untrusted host, and uses trusted computing techniques, such as trusted platform module, secure boot, and integrity measurement architecture, to attest to the load-time and runtime integrity of the surrounding operating system running on a bare metal machine or inside a virtual machine. The trusted anchor implements my novel, formally proven protocol, enabling detection of the TPM cuckoo attack. The framework also implements a key distribution protocol that, depending on the individual security requirements, shares cryptographic keys only with high-assurance security systems executing in the predefined security settings, i.e., inside the trusted execution environments or inside the integrity-enforced operating system. Such an approach is particularly appealing in the context of machine learning systems where some algorithms, like the machine learning model training, require temporal access to large computing power. These algorithms can execute inside a dedicated, trusted data center at higher performance because they are not limited by security features required in the shared execution environment. The evaluation of the framework showed that training of a machine learning model using real-world datasets achieved 0.96x native performance execution on the GPU and a speedup of up to 1560x compared to the state-of-the-art SGX-based system. Finally, I tackled the problem of software updates, which makes the operating system's integrity monitoring unreliable due to false positives, i.e., software updates move the updated system to an unknown (untrusted) state that is reported as an integrity violation. I solved this problem by introducing a proxy to a software repository that sanitizes software packages so that they can be safely installed. The sanitization consists of predicting and certifying the future (after the specific updates are installed) operating system's state. The evaluation of this approach showed that it supports 99.76% of the packages available in Alpine Linux main and community repositories. The framework proposed in this thesis is a step forward in verifying and enforcing that high-assurance security systems execute in an environment compliant with regulations. I anticipate that the framework might be further integrated with industry-standard security information and event management tools as well as other security monitoring mechanisms to provide a comprehensive solution hardening high-assurance security systems