유럽전기통신표준협회(ETSI)가 양자 난수 생성기(QRNG)의 보안 취약점을 다룬 기술 보고서(ETSI TR 104 171)를 발표했습니다. QRNG는 암호화 키 생성 등 보안 시스템의 핵심 요소인데, 통계 검사를 통과한 숫자라도 공격자에게 다음 출력값을 예측할 단서를 줄 수 있다는 점이 핵심 우려입니다. 특히 AI를 활용하면 장치의 전력 소비나 전자기 신호 변화를 분석해 난수 패턴을 파악하는 공격이 가능해질 수 있습니다. 보고서는 하드웨어 차폐, 출력값 처리 방식 강화, 운영 중 지속적인 모니터링을 권고하며, 고보안 환경에서는 '엔트로피 제로 트러스트(entropy zero trust)' 접근법을 적용할 것을 제안합니다.
ETSI가 양자 난수 생성기(QRNG)의 잠재적 보안 취약점을 정리한 기술 보고서(ETSI TR 104 171)를 발표했다. 통계 검사를 통과한 난수라도 장치 구성 요소에서 비롯된 예측 가능한 패턴이 남아 공격자에게 단서가 될 수 있다.
QRNG에서 생성된 난수가 예측되면 이를 기반으로 한 암호화 키와 보안 기능 전체가 무력화될 수 있다. AI를 활용한 신호 분석으로 공격 가능성이 높아지며, 다수 사용자가 공유하는 시스템에서는 한 사용자의 문제가 다른 사용자에게도 파급될 수 있다.
QRNG의 센서, 전원 공급 장치, 신호 처리기 등 주변 하드웨어가 출력값에 예측 가능한 노이즈를 추가할 수 있다. 또한 전력 소비 변화나 전자기 신호를 통해 장치 내부 상태가 외부로 노출될 수 있다.
ETSI는 민감 하드웨어 차폐, 신뢰할 수 있는 출력값 처리 방식 적용, 운영 중 이상 패턴 모니터링을 권고한다. 고보안 환경에는 '엔트로피 제로 트러스트' 접근법과 함께 생성 시각·소프트웨어 버전·출처 정보를 기록하는 감사 로그 유지를 권장한다.
암호화 시스템에 QRNG를 도입하는 조직은 통계 검사 통과만으로 안전성을 보장할 수 없음을 인지해야 한다. 장치 전주기에 걸친 모니터링과 물리적 탬퍼링 방지 조치를 함께 적용해야 한다.
본문
유럽전기통신표준협회(ETSI)의 기술 보고서 ETSI TR 104 171은 양자 난수 생성기(QRNG)의 설계 및 평가에 관한 지침을 제공한다. 이 보고서는 QRNG 장치와 지원 시스템의 취약점 중 생성되는 난수의 보안성을 저하시킬 수 있는 부분에 초점을 맞춘다.
QRNG 구성 요소 (출처: ETSI)
QRNG는 양자 과정을 측정하여 원시 결과를 사용 가능한 난수로 변환한다. 암호화 시스템은 키 생성 및 기타 보안 기능 수행을 위해 예측 불가능한 난수에 의존한다. 공격자가 이 숫자들을 예측할 수 있다면 해당 시스템이 제공하는 보호가 약화될 수 있다.
ETSI TC Quantum 의장인 Mark Pecen은 다음과 같이 말했다. "양자물리학은 진정한 예측 불가능성을 제공하는 데 탁월하지만, 안전한 무작위성은 전체 구현의 무결성에 달려 있습니다. 이 지침은 조직이 양자 소스를 검증하고, 엔트로피(무작위성의 양)가 적절히 추출·모니터링·보호되어 이에 의존하는 애플리케이션에 안전하게 전달되는 방법을 이해해야 하는 중요한 시점에 발표되었습니다."
이 보고서는 난수가 소스에서 이를 사용하는 애플리케이션에 이르기까지의 전 과정을 추적한다. 제조업체가 소스를 검증하고, 원시 출력을 처리하며, 장치 운영 중 결함을 점검하는 방법을 설명한다. 또한 물리적 탬퍼링(무단 조작), 정보 유출, 난수를 다른 시스템으로 전달하는 연결 채널도 다룬다.
주요 우려 사항 중 하나는 난수가 통계 검사상 무작위로 보이면서도 공격자에게 향후 출력값에 대한 단서를 줄 수 있다는 점이다. 따라서 QRNG를 평가할 때는 양자 소스를 둘러싼 구성 요소와 운영 조건을 포함해 장치의 작동 방식을 이해하는 것이 필요하다.
AI가 QRNG의 취약점을 노출시킬 수 있다
AI는 공격자가 QRNG의 센서, 전원 공급 장치, 신호 처리기로 인해 발생하는 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 구성 요소들은 출력값에 노이즈를 추가할 수 있으며, 그 노이즈 중 일부는 예측 가능할 수 있다. 공격자는 대량의 데이터를 분석해 장치가 생성하는 난수에 대한 단서를 제공하는 패턴을 탐색할 수 있다. 보고서에 따르면 이러한 단서를 찾아 악용하는 데에는 상당한 시간과 노력이 필요하다.
장치는 또한 전력 소비 변화나 전자기 신호를 통해 단서를 노출할 수 있다. AI는 공격자가 이러한 신호를 생성된 난수와 연결하는 데 도움을 줄 수 있다. 이 우려는 유사한 구성 요소를 사용하는 다른 유형의 난수 생성기에도 적용된다.
해당 지침은 민감한 하드웨어를 차폐하고, 원시 출력을 처리하는 신뢰할 수 있는 방법을 사용하며, 운영 중 예상치 못한 패턴을 점검할 것을 권고한다. 모니터링을 통해 운영자는 영향받은 출력을 계속 사용하기 전에 결함이나 가능한 간섭을 감지할 수 있다.
모든 단계의 검증
규제 대상 또는 고보안 환경에서 사용하는 QRNG에 대해 이 보고서는 '엔트로피 제로 트러스트(entropy zero trust)'라는 접근법을 권고한다. 이 접근법은 양자 소스를 검증하고 장치 운영 전반에 걸쳐 모니터링할 것을 요구한다. 하드웨어 및 소프트웨어 보호 장치는 탬퍼링을 방지하는 데 도움을 주며, 보안 연결은 출력값이 애플리케이션으로 전달되는 과정을 보호한다.
이 접근법은 여러 사용자가 공유하는 시스템도 다룬다. 별도의 안전장치를 통해 한 사용자의 출력값에 영향을 미치는 문제가 다른 사용자에게 파급되는 것을 방지할 수 있다.
장치는 난수가 생성된 시각, 실행 중이던 소프트웨어, 출력값의 출처를 추적할 수 있는 정보를 기록해야 한다. 이러한 기록은 조직이 결함을 조사하고 보안 시스템이 사용한 난수를 생성할 당시 장치가 어떻게 운영되었는지 입증하는 데 도움이 된다.
ETSI는 또한 보안 기능, 속도, 전력 소비, 크기, 통합 용이성을 포함하여 QRNG를 비교하는 더 일관된 방법의 필요성을 강조한다.
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