Interfases (Jul 2024)

Testing Asymmetric Encryption in a Sustainable Hacking Lab

  • Michael Dorin,
  • Sergio Montenegro

DOI
https://doi.org/10.26439/interfases2024.n19.7058
Journal volume & issue
no. 019
pp. 77 – 94

Abstract

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El Departamento de Tecnología de la Información Aeroespacial (Ciencias de la Computación VIII) de la Universidad de Würzburg explora muchos aspectos de los sistemas aeroespaciales, incluidos los sistemas seguros de telemetría y telemando. Debido a que los satélites son costosos e indispensables, es necesaria una investigación exhaustiva sobre su protección y seguridad. Los algoritmos de seguridad suelen requerir un uso intensivo de los procesadores, lo que puede privar a las aplicaciones de carga útil de ciclos de ejecución valiosos e incluso de energía del sistema. Por ello, es esencial una selección adecuada de los algoritmos que se utilizarán. Disponer de un mecanismo para la ejecución y el análisis, en dispositivos de capacidades similares a los sistemas y el hardware que se utilizan en las aplicaciones espaciales, es fundamental para una correcta selección de algoritmos. Este artículo muestra que es posible crear un laboratorio económico y sostenible para probar de manera eficiente y precisa los algoritmos de encriptación y protocolos utilizando tabletas descartadas y computadoras de placa única económicas. El laboratorio que se construyó con ellas se utilizó para evaluar tres algoritmos públicos de clave de encriptación para determinar los requisitos computacionales de espacio y tiempo. Los tres algoritmos incluyen una implementación del algoritmo de clave pública basado en números primos Rivest-Shamir-Adleman (RSA) y dos implementaciones de intercambio de clave basadas en criptografía de curva elíptica. Los resultados iniciales muestran que los requisitos de memoria de estos algoritmos no son sustancialmente diferentes, pero los tiempos de ejecución del algoritmo RSA son comparativamente más lentos. El primer algoritmo de criptografía de curva elíptica tiene requisitos moderados de tiempo de ejecución y espacio, mientras que el segundo muestra un tiempo de ejecución mejorado, pero requiere más espacio. Este estudio revela que probar algoritmos utilizando dispositivos de laboratorio asequibles puede proporcionar datos útiles acerca de su rendimiento.

Keywords