기술 요약: Bit of a Close Talker: 서버리스 클라우드 코로케이션 공격에 대한 실용적 가이드

문제 정의

서버리스 컴퓨팅은 인프라 관리를 클라우드 제공업체에 위임함으로써 효율성과 비용 효율성을 제공합니다. 그러나 이 모델은 마이크로아키텍처 측면 공격(예: Prime+Probe)과 같은 보안 취약점을 유발하며, 이는 공격자와 피해자 인스턴스가 동일한 물리적 서버에 **코로케이션(co-location, 공동 배치)**되어야 합니다. 전용 호스트(dedicated hosts)는 코로케이션을 방지할 수 있지만, 비용이 매우 비쌉니다(서버리스보다 10배 이상 높음).

기존 연구는 전통적인 "서버풀(serverful)" 클라우드와 Google Cloud Run과 같은 특정 플랫폼에서의 코로케이션을 탐구해 왔으나, 서버리스 스케줄러를 악용하기 위한 보편적인 방법론은 부족한 상태입니다. 공격자들은 현재 권한 있는 접근 권한 없이도 표준 사용자 인터페이스(함수 호출)만을 사용하여 스케줄링 알고리즘을 역공학하고 코로케이션 공격을 구성하는 체계적인 접근 방식이 결여되어 있습니다.

방법론

본 논문은 서버리스 환경에서 코로케이션을 달로하기 위한 3단계 프레임워크를 제안합니다.

1. 스케줄러 핑거프린팅 (Step 0)

저자들은 배치 시퀀스를 관찰함으로써 서버리스 스케줄링 알고리즘의 악용 가능한 특징을 드러내는 방법을 소개합니다. 이 과정은 세 가지 단계의 함수 호출로 구성됩니다:

• 1단계: 단일 함수를 반복적으로 호출하여 호출 로컬리티(Invocation Locality, F1)(콜드 스타트를 피하기 위해 호스트 재사용) 및 오토 스케일링(Auto-Scaling, F2)(부하 발생 시 호스트 분산)을 감지합니다.
• 2단계: 원래 함수와 기능적으로 동일하지만 서로 다른 함수를 함께 호출하여 콜드 스타트 위치(Cold-Start Locations, F3)(재실행된 인스턴스가 동일한 서버로 돌아오는지 여부) 및 계정 로컬리티(Account Locality, F4)(사용자의 함수가 특정 서버 세트에 국한되는지 여부)를 감지합니다.
• 3단계: 다양한 구성 파라미터(예: 서로 다른 패키지 종속성)를 가진 함수를 호출하여 패키지 인식 스케줄링과 같은 **구성 기반 로컬리티(Configuration-Based Locality, F5)**를 감지합니다.

2. 공격 구성 (Step 1)

식별된 특징을 바탕으로 저자들은 구체적인 공격 전략을 제안합니다:

• 호출 로컬리티(F1)를 위한 경우: 제한된 범위의 웜 호스트(warm hosts)를 타격할 확률을 높이기 위해 여러 개의 서로 다른 공격 함수를 구성합니다.
• 오토 스케일링(F2)을 위한 경우: 호출을 폭발적으로 발생시켜 스케줄러가 클러스터 전체로 확장(scale out)하도록 강제함으로써 공격자의 인스턴스를 분산시킵니다.
• 구성 기반 로컬리티(F5)를 위한 경우:
  • 정밀 타격(Precise Targeting): 피해자의 종속성을 알고 있는 경우, 동일한 종속성을 가진 공격 함수를 구성하여 코로케이션을 강제합니다.
  • 분산 기반(Scatter-Based): 종속성을 모르는 경우, 다양한 종속성을 가진 여러 함수를 구성하여 클러스터의 스케줄링 로직을 포괄합니다.

3. 평가

방법론은 다음을 통해 평가되었습니다:

• 시뮬레이터: 4가지 스케줄링 알고리즘(Random, Helper, OpenWhisk, Package-Aware Scheduler)을 모델링한 약 2,000라인의 C++ 코드 기반 시뮬레이터.
• 클러스터 실험: Dask 기반 서버리스 플랫폼을 실행하는 50노드 규모의 CloudLab 클러스터.
• 실제 사례 연구: Microsoft Azure Functions (Consumption Plan).

주요 기여

1. 스케줄러 핑거프린팅 방법: 일반적인 사용자 인터페이스만을 사용하여 서버리스 스케줄링 정책(F1–F5)을 역공학하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
2. 보편적 공격 전략: "분산 기반" 및 "정밀 타격" 접근 방식을 포함하여 특정 스케줄러 특징에 맞춤화된 코로케이션 공격 구성 가이드를 제공합니다.
3. 경험적 검증: 다음 플랫폼에서 코로케이션 공격 성공을 입증했습니다:
   • 오픈 소스 플랫폼 (OpenWhisk, Dask 기반 시스템).
   • 상용 인프라 (Microsoft Azure Functions).
   • 다양한 스케줄링 알고리즘 (Random, Helper, PASch).
4. 완화책 제안 (Double-Dip): "소프트(soft)" 사용자 격리를 제공하도록 설계된 새로운 스케줄링 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 사용자의 새 함수를 이미 활성화된 호스트에 배치하는 것을 우선시하며, 적절한 호스트가 없는 경우 교차 사용자 중첩을 최소화하기 위해 활성 사용자의 다양성이 가장 적은 호스트를 선택합니다.

결과

핑거프린팅 및 공격 성공

• 특징 식별: 핑거프린팅 방법은 서로 다른 스케줄러의 뚜렷한 동작을 성공적으로 식별했습니다. 예를 들어, Google Cloud Run을 모방한 Helper 스케줄러는 오토 스케일링과 콜드 스타트 로컬리티를 보였고, PASch는 패키지 로컬리티를 보였습니다.
• 공격 효율성:
  • 구성 기반 로컬리티 (F5): 이 특징을 악용했을 때 가장 높은 성공률을 보였습니다. PASch 스케줄러에서 공격자는 패키지 종속성을 일치시킴으로써 거의 100%의 코로케이션 성공률을 달성했습니다.
  • 오토 스케일링 (F2): 이 특징을 악용하는 것은 덜 효율적이었습니다. 커버리지는 증가시켰지만, 모든 호출이 새로운 호스트 생성을 트리거하지 않기 때문에 성공률이 정체되었습니다.
  • 랜덤 스케줄링: 직관과는 반대로, 순수 랜덤 스케줄링도 취약한 것으로 나타났습니다. 공격자는 다수의 함수를 배포함으로써 높은 커버리지를 달성할 수 있었습니다.
• Azure Functions 사례 연구:
  • 핑거프린팅 결과, Azure Functions는 호출 로컬리티를 고려하고 오토 스케일링을 수행하지만, 단일 사용자의 함수를 특정 서버 세트에 국한시키지는 않습니다(계정 로컬리티 없음). 그러나 동일한 애플리케이션의 함수들을 동일한 물리적 머신에 배치합니다.
  • 공격 결과: 서로 다른 애플리케이션에 걸쳐 64개의 공격 함수를 사용했을 때, 공격자는 **모든 실험(5회 시도 모두)**에서 적어도 하나의 피해 호스트와 코로케이션을 달성했습니다. 이 공격은 평균 230대의 머신을 커버했으며 비용은 25달러 미만이었습니다.

완화책 평가 (Double-Dip)

• 코로케이션 저항성: 최대 50명의 공격자가 있는 시뮬레이션에서, Double-Dip 스케줄러는 Helper 스케줄러에 비해 현저히 낮은 코로케이션 성공률을 유지했습니다. 50명의 공격자가 있을 때 Helper는 100% 성공에 도달한 반면, Double-Dip은 **30.6%**에 머물렀습니다.
• 성능 오버헤드: Double-Dip은 "웜 스타트" 이점(높은 웜 스타트 비율)의 대부분을 보존하면서도, 사용자 수와 요청량이 증가함에 따라 잘 확장되는 완만한 성능 오버헤드만을 도입했습니다.

의의 및 주장

본 논문은 권한 있는 접근 권한 없이 코로케이션 공격을 구성하기 위한 실용적인 가이드를 제공함으로써 서버리스 보안의 중요한 간극을 메운다고 주장합니다. 저자들은 다음과 같이 강조합니다:

• 스케줄러 설계의 중요성: 현재의 서버리스 스케줄러는 종종 보안보다 성능(콜드 스타트 감소, 부하 분산)을 우선시하며, 이는 공격자가 악용할 수 있는 결정론적인 배치 패턴을 의도치 않게 생성합니다.
• 랜덤성은 만병통치약이 아님: 순수 랜덤 스케줄링은 보안을 보장하지 않습니다. 오히려 공격자가 인스턴스를 분산시켜 커버리지를 높이는 데 이용될 수 있습니다.
• 소프트 격리의 가능성: 제안된 Double-Dip 알고리즘은 값비싼 전용 하드웨어를 사용하지 않고도 스케줄링 로직("소프트" 격리)을 통해 코로케이션 위험을 완화할 수 있음을 보여줍니다. 다만, 이것이 100% 보장을 의미하지는 않습니다.

저자들은 코로케이션 특징을 이해하고 악용하는 것이 공격자와 방어자 모두에게 필수적이며, 미래의 서버리스 스케줄링 시스템은 성능 최적화와 보안의 예측 불가능성 사이에서 균형을 맞춰야 한다고 결론짓습니다.