SpecCFA：通过应用感知子路径预测增强控制流信任/审计
密码学与安全
2024-09-30 v1
摘要
在现代电子-物理系统的边缘，微控制器单元（MCU）负责安全关键的感知/执行。然而，MCU的成本限制使其无法采用通用计算机的常规安全机制。因此，已提出 various 低成本安全架构来远程验证 MCU 软件完整性。控制流信任（Control Flow Attestation，CFA）使验证者（Vrf）远程评估 prover MCU（Prv）的运行时行为，生成对 Prv 所有控制流传输（CFLog）的认证轨迹。进一步，控制流审计架构通过保证向 Vrf 交付证据来增强 CFA。不幸的是，现有 CFA 的一个局限是存储和传输 CFLog 的成本，即使是简单的 MCU 软件也可能生成大型轨迹。鉴于上述问题，先前工作提出了静态（上下文不敏感）的优化。然而，它们不支持可配置的程序特定优化。本文我们指出，程序可能会产生独特且可预测的控制流子路径，认为程序特定的可预测性可被用于动态优化 CFA，同时保留所有安全保证。因此，我们提出 SpecCFA：一种用于 CFA 中动态子路径预测的方法。SpecCFA 允许 Vrf 对每个被信任的程序进行安全预测可能的控制流子路径。在运行时，当 CFLog 中的子路径匹配预定义的预测时，该子路径 entire 被替换为一个保留符号。SpecCFA 可以同时对多个可变长度的控制流子路径进行预测。我们在两种开源控制流审计架构之上实现了 SpecCFA：一种基于自定义硬件设计，另一种基于商品化受信任执行环境（ARM TrustZone-M）。在这两种情况下，SpecCFA 大幅降低了资源受限 MCU 中必需的存储/性能成本。
引用
@article{arxiv.2409.18403,
title = {SpecCFA: Enhancing Control Flow Attestation/Auditing via Application-Aware Sub-Path Speculation},
author = {Adam Caulfield and Liam Tyler and Ivan De Oliveira Nunes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.18403},
year = {2024}
}