Fault Injection Attacks (FIAs) are a significant threat to hardware security, capable of compromising systems by inducing malicious faults in computation or storage. Evaluating resilience against such attacks is challenging due to the high cost, complexity, and limited availability of physical fault experiments, particularly during pre-silicon development. Architectural-level simulation offers a developer-oriented, white-box perspective for systematic vulnerability assessment. This paper introduces InjectV, a fault injection attack framework for RISC-V platforms built on the gem5 simulator. InjectV enables precise, guided fault injection at security-critical execution points, such as control-flow decisions, counters, and comparisons, allowing systematic exploration of attack vectors. It currently supports transient fault attacks in registers and memory, broadening its ability to simulate diverse attack scenarios. Experimental results on security benchmarks from the FISSC suite, including hardened variants of the VerifyPIN application, demonstrate InjectV's ability to effectively identify fault-injection points, achieving a 95.8% time-saving advantage over traditional fault injection approaches.


翻译:故障注入攻击(FIA)是对硬件安全性的重大威胁,其通过在计算或存储过程中诱发恶意故障,能够危及系统安全。由于物理故障实验的高成本、复杂性以及可用性有限(尤其是在硅前开发阶段),评估系统对此类攻击的鲁棒性极具挑战性。体系结构级仿真提供了一种面向开发者、具备白盒视角的系统性漏洞评估方法。本文提出InjectV——一种基于gem5仿真器构建的RISC-V平台故障注入攻击框架。InjectV能够在安全关键执行点(如控制流决策、计数器和比较操作)实现精确的引导式故障注入,从而支持对攻击向量的系统性探索。该框架当前支持寄存器及存储器中的瞬态故障攻击,增强了模拟多样攻击场景的能力。基于FISSC测试基准中的安全基准程序(包括VerifyPIN应用的高安全加固变体)的实验结果表明,InjectV能够有效识别故障注入点,相比传统故障注入方法实现95.8%的时间节省优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
《用于建模系统攻击路径的强化学习环境》
专知会员服务
22+阅读 · 3月5日
《攻击场景描述形式化模型研究》
专知会员服务
32+阅读 · 2025年8月15日
专知会员服务
48+阅读 · 2021年5月17日
专知会员服务
67+阅读 · 2021年1月10日
SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法
机器之心
14+阅读 · 2019年7月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关资讯
SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法
机器之心
14+阅读 · 2019年7月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员