2020
Biased RSA private keys: Origin attribution of GCD-factorable keys
JANOVSKÝ, Adam, Matúš NEMEC, Petr ŠVENDA, Peter SEKAN, Václav MATYÁŠ et. al.Základní údaje
Originální název
Biased RSA private keys: Origin attribution of GCD-factorable keys
Název česky
neuniformní privátní RSA klíče: Určování původu klíčů faktorizovatelných algoritmem GCD
Autoři
JANOVSKÝ, Adam (203 Česká republika, garant, domácí), Matúš NEMEC (703 Slovensko), Petr ŠVENDA (203 Česká republika, domácí), Peter SEKAN (703 Slovensko) a Václav MATYÁŠ (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Cham, Switzerland, Computer Security – ESORICS 2020, od s. 505-524, 20 s. 2020
Nakladatel
Springer
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Švýcarsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV
RIV/00216224:14330/20:00115914
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-3-030-59012-3
ISSN
UT WoS
001229989600025
Klíčová slova anglicky
Cryptographic library; RSA factorization; Measurement; RSA key classification; Statistical model
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 25. 10. 2024 16:11, Mgr. Natálie Hílek
Anotace
V originále
In 2016, Švenda et al. (USENIX 2016, The Million-key Question) reported that the implementation choices in cryptographic libraries allow for qualified guessing about the origin of public RSA keys. We extend the technique to two new scenarios when not only public but also private keys are available for the origin attribution -- analysis of a source of GCD-factorable keys in IPv4-wide TLS scans and forensic investigation of an unknown source. We learn several representatives of the bias from the private keys to train a model on more than 150 million keys collected from 70 cryptographic libraries, hardware security modules and cryptographic smartcards. Our model not only doubles the number of distinguishable groups of libraries (compared to public keys from Švenda et al.) but also improves more than twice in accuracy w.r.t. random guessing when a single key is classified. For a forensic scenario where at least 10 keys from the same source are available, the correct origin library is correctly identified with average accuracy of 89\% compared to 4\% accuracy of a random guess. The technique was also used to identify libraries producing GCD-factorable TLS keys, showing that only three groups are the probable suspects.
Návaznosti
GA20-03426S, projekt VaV |
| ||
MUNI/A/1076/2019, interní kód MU |
|