양자 컴퓨터 전력 사이드 채널 공격 탐구

# 양자 컴퓨터 전력 부채널 탐구: 공격과 완화 방안

양자 컴퓨팅은 고전 컴퓨터로는 사실상 해결이 불가능한 암호 해독, 화학 시뮬레이션, 최적화 등 다양한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 그러나 이런 강력한 성능은 동시에 새로운 사이버 보안 위험을 수반한다. 그중 가장 중요하고 새롭게 부상하고 있는 위험이 바로 **부채널(side-channel) 공격**이다. 본 기술 블로그 글에서는 최근 학계 연구 결과를 인용하고, 코드 예제와 실질적인 완화 기법을 통합하여, 양자 컴퓨터의 부채널 취약점을 종합적으로 탐구한다.

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- [부채널 공격 소개](#부채널-공격-소개)
- [양자 컴퓨팅과 암호학](#양자-컴퓨팅과-암호학)
- [전력 부채널이란?](#전력-부채널이란)
- [새롭게 제시된 5가지 양자 전력 부채널 공격](#새롭게-제시된-5가지-양자-전력-부채널-공격)
- [양자 부채널 위협 평가](#양자-부채널-위협-평가)
- [예제: 부채널 누출 탐지 및 파싱](#예제-부채널-누출-탐지-및-파싱)
- [대응책: 양자 부채널 공격 완화](#대응책-양자-부채널-공격-완화)
- [양자 보안의 미래](#양자-보안의-미래)
- [참고문헌](#참고문헌)

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## 부채널 공격 소개

**부채널 공격**은 암호 알고리즘 자체를 직접 겨냥하지 않는다. 대신, 시스템의 물리적 구현 과정에서 간접적으로 새어 나오는 정보를 악용한다. 대표적인 예로는 실행 시간, 전자기(EM) 방사, 음향 신호, 또는 연산 중 **전력 소모** 변동 등이 있다.

고전 시스템에서는 스마트카드, IoT 기기, 보안 칩 등에서 발생하는 물리적 신호를 분석해 암호 키를 탈취하는 사례가 다수 보고되었다.

### 주요 부채널 유형

- **전력 분석(Power Analysis)** — 순간 전력 소비량을 측정해 처리 데이터를 추론
- **타이밍 공격** — 입력값에 따른 실행 시간 차이를 악용
- **전자기(EM) 공격** — 연산 중 방출되는 전자기파를 포착
- **음향·열 공격** — 장치의 소리나 열 분포를 이용

**양자 컴퓨터** 역시 근본적으로 다르지만 면역이 아니다. 특히 클라우드 기반 양자 컴퓨터가 대중에게 공개되면서, 부채널을 통한 정보 누출 위험은 더 심각해지고 있다.

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## 양자 컴퓨팅과 암호학

**양자 공격**은 기존 비대칭 암호(RSA, ECC 등)와 대칭 암호 모두를 위협한다. 예를 들어

- **Shor 알고리즘**은 큰 정수를 빠르게 소인수분해해 RSA를 무력화한다.
- **Grover 알고리즘**은 대칭 키에 대한 무차별 대입을 제곱근 속도로 단축한다.
- **양자 알고리즘**은 해시, 전자서명 검증 등도 겨냥 가능하다.

_참고: [theses.hal.science](https://theses.hal.science/tel-05050176v1/file/147210_SAAB_CHARTOUNI_2025_archivage.pdf)_

**포스트-양자 암호**는 이러한 양자 알고리즘에도 안전하도록 설계되지만, 물리적 구현에서 발생하는 부채널 위협까지 자동으로 해결해주지는 않는다. 즉, 수학적으로 안전해도 하드웨어가 정보를 흘리면 의미가 없다.

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## 전력 부채널이란?

**전력 부채널** 공격은 장치의 전력 소비 패턴이 내부 연산과 어떻게 상관되는지를 분석해, 암호 키·알고리즘 동작·회로 상태 등을 유출한다.

### 고전적 사례

예를 들어 **차등 전력 분석(DPA)** 은 서로 다른 입력을 주고 전력 파형을 기록한 뒤, 통계적 상관 분석을 통해 키 의존적 연산을 찾아낸다.

```python
# 단순화 예제: 전력 추적 파일로 누출 탐지
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

def find_leakage(trace_files, hypothetical_values):
    correlations = []
    for key_guess in hypothetical_values:
        traces = [np.loadtxt(f) for f in trace_files]
        hypothesis = [model(input_data, key_guess) for input_data in inputs]
        correlation = pearsonr(traces, hypothesis)[0]
        correlations.append((key_guess, correlation))
    return max(correlations, key=lambda x: abs(x[1]))

양자적 사례

양자 제어 하드웨어와 판독 전자회로(발진기, 증폭기, 변환기 등)는 양자 게이트, 큐비트 제어, 측정에 따라 전력 소비 패턴이 달라진다. 이 패턴은 다음 정보를 흘릴 수 있다.

큐비트 상태
양자 회로 구조
제어 펄스 시퀀스

특히 클라우드 환경에서는 공격자가 임의의 회로를 제출할 수 있어 공격 면이 더욱 넓다.

새롭게 제시된 5가지 양자 전력 부채널 공격

Liang 외, 2023(arxiv.org/abs/2304.03315) 에 따르면 다섯 가지 새로운 전력 부채널 기법이 제시되었다. 핵심은 제어 펄스 정보—양자 게이트를 구동하기 위한 전자기 펄스 시퀀스—를 활용한다는 점이다.

1. 제어 펄스 타이밍 공격

정밀하게 시간 조정된 시퀀스를 제출하고, 하드웨어의 미세한 전력 변동을 관찰해 어떤 게이트가 실행되는지와 그 순서를 추론한다.

2. 진폭 변조 누출

제어 펄스의 진폭을 조정할 때(논리 ‘0’/‘1’ 표현 또는 매개변수 설정) 전력 서명이 달라진다. 이를 통해 입력 값이나 큐비트 상태를 알아낼 수 있다.

3. 게이트 간 식별 공격

X, Y, Z, H, CNOT 등 게이트마다 펄스 형상이 다르다. 전력 프로파일을 분석하면 단일 큐비트·다중 큐비트 연산을 구분할 수 있다.

4. 사용자 간 상호 추론 공격

클라우드 플랫폼은 여러 사용자의 작업을 다중화한다. 자신의 작업 타이밍·전력 사용을 전체 패턴과 상관시켜 다른 사용자의 연산 특성을 추정할 수 있다.

5. SPAM(State Preparation and Measurement) 채널 누출

상태 초기화·측정 시 소모 전력이 하드웨어 내부 상태에 따라 달라져 추가 정보가 유출될 수 있다.

표: 공격 유형과 누출 정보

공격 유형	누출 정보
제어 펄스 타이밍	게이트 순서, 실행 시점
진폭 변조 누출	입력 값, 매개변수, 큐비트 상태
게이트 간 식별	연산 종류, 회로 구조
사용자 간 상호 추론	타 사용자 작업 특성
SPAM 채널 누출	큐비트 초기·측정 상태

양자 부채널 위협 평가

Liang 외(2023)는 IBM Q, Rigetti 등 클라우드 기반 양자 컴퓨터에서 수집한 실제 데이터를 분석했다.

주요 결과:

상당한 정보 유출: 제한된 전력·타이밍 데이터만으로도 회로 기밀성이 위험.
통계적 상관 분석 재활용: 고전 보안 연구에서 쓰이던 전력 분석 기법을 양자 제어 데이터에 그대로 적용할 수 있음.

실제 예: 양자 회로 구조 추론

사용자가 자신 작업의 제어 펄스를 다운로드할 수 있다고 가정. 공격자는 “탐침” 회로를 제출하고 펄스를 기록한 뒤, 하드웨어 특성 자료와 비교해

어떤 게이트가 어떤 사용자에 속하는지
몇 개 큐비트가 쓰였는지
측정·초기화 시간을 추정(연산 결과 유추 가능)

클라우드 양자 서비스: 데이터 다운로드 예

# (가상의 명령) 펄스 데이터 포함 실험 결과 다운로드
ibm_quantum_client get-experiment --id <experiment_id> --include-pulse-data

Python 예: 펄스 정보 파싱

import json

def parse_control_pulses(logfile):
    with open(logfile, 'r') as f:
        data = json.load(f)
    pulses = data['pulse_sequence']
    for pulse in pulses:
        print(
            f"t={pulse['start_time']}ns, "
            f"지속={pulse['duration']}ns, "
            f"진폭={pulse['amplitude']}, "
            f"채널={pulse['channel']}"
        )

예제: 부채널 누출 탐지 및 파싱

간단한 도구(Bash, Python)로 로그를 스캔하거나 공개된 시스템 정보를 모니터링해 부채널 위험을 시연할 수 있다.

Bash 예: 펄스 로그에서 진폭 누출 스캔

#!/bin/bash
for logfile in ./pulse_logs/*.json; do
    # 진폭이 0.8 초과인 펄스만 출력 (가령 민감 연산 표시)
    jq '.pulse_sequence[] | select(.amplitude > 0.8) | {time: .start_time, amp: .amplitude}' "$logfile"
done

설명:
모든 JSON 펄스 로그를 순회하며, 진폭이 0.8을 넘는 항목만 jq로 추출한다. 공격자는 해당 값이 키 비트나 민감 연산과 연관돼 있다고 가정한다.

확장 Python 예: 부채널 상관 분석

import glob
import json
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def extract_amplitudes(directory):
    amps = []
    for file in glob.glob(f"{directory}/*.json"):
        with open(file) as f:
            data = json.load(f)
            amps.extend([
                pulse["amplitude"]
                for pulse in data.get("pulse_sequence", [])
            ])
    return np.array(amps)

amps = extract_amplitudes("./pulse_logs")
plt.hist(amps, bins=50)
plt.title("제어 펄스 진폭 분포")
plt.xlabel("진폭")
plt.ylabel("횟수")
plt.show()

진폭 값이 특정 구간에 몰려 있거나 반복적으로 튀어나오면, 무작위가 아닌 키 의존 누출일 가능성이 높다.

대응책: 양자 부채널 공격 완화

수학적으로 안전한 양자·포스트-양자 암호라도 물리적 구현이 부채널에 안전해야 한다. 이는 고전 암호가 학습해온 교훈과 동일하지만, 양자 하드웨어 특유의 도전 과제가 있다.

1. 소프트웨어 대응

블라인딩·무작위화

게이트 순서·타이밍을 무작위로 섞기
“더미” 펄스를 삽입해 실제 회로를 은폐

마스킹

제어 펄스와 키 비트 사이 상관을 흐리도록 상태를 무작위로 변형

예: 무작위 게이트 패딩 의사코드

from qiskit import QuantumCircuit
import random

def pad_with_random_gates(circuit, n_qubits, pad_prob=0.2):
    for q in range(n_qubits):
        if random.random() < pad_prob:
            g = random.choice([circuit.x, circuit.y, circuit.z, circuit.h])
            g(q)
    return circuit

qc = QuantumCircuit(5)
qc = pad_with_random_gates(qc, 5)

2. 하드웨어 대응

고정 전력 설계: 논리 연산과 무관하게 일정 전력 소비 유지
노이즈 삽입: 의미 없는 전기적 잡음으로 서명 은폐
펄스 난독화: 동일 연산에도 펄스 속성을 소폭 변경해 구분 불가하게 함

“노이즈 발생기, 상수 전류 소스, EM 차폐 등 하드웨어 대책도 포함될 수 있다.”
– Secure-IC 인터뷰

3. 안전한 작업 스케줄링·격리

다중 사용자 환경에서 저수준 하드웨어 접근 제한
교차 사용자 추론 방지를 위한 시간 분할·데코히런스 전략
이상 패턴(탐침·분석 시도) 모니터링

4. 접근 제한

세부 펄스 데이터나 하드웨어 로그를 사용자에게 직접 노출하지 않거나, 노이즈를 추가해 제공
과도한 탐침 작업은 속도 제한·차단

5. 포스트-양자 보안 감사

공개된·신규 부채널 기법에 대해 정기적으로 테스트
양자 서비스 제공자는 레드팀 방식 도입

양자 보안의 미래

암호학과 부채널 공격 간의 군비 경쟁은 양자 영역에서도 가속화될 것이다. 클라우드 양자 컴퓨팅이 확대될수록 부채널 방어는 필수 요건이 되어야 한다.

‘양자 내성(quantum-resilient)’은 수학적 안전성뿐 아니라, 양자 하드웨어 특유의 누출에도 견딜 수 있도록 물리적으로 설계되어야 한다. 이를 위해 양자 물리학자, 엔지니어, 사이버 보안 전문가가 협업하는 새로운 표준과 모범 사례가 요구된다.

보안 실무자를 위한 행동 지침:

양자 클라우드 공급자에게 부채널 방어 체계를 투명하게 공개하도록 요구
하드웨어 로그·전력·EM 데이터 접근을 모두 감사
부채널 분석을 포함한 양자-인식 취약점 평가 수행

참고문헌

Liang, X. 외 (2023). Exploring Power Side Channels on Quantum Computers. arxiv.org/abs/2304.03315
Chartouni, S.A.A.B. (2025). Quantum and Side-Channel Attacks. theses.hal.science
Secure-IC. Mitigating Side-Channel Attacks in Post Quantum. secure-ic.com 블로그
IBM Quantum Pulse Documentation
Qiskit Pulse