Description
Les attaques side channel classiques nécessitent généralement la connaissance du clair (ou du chiffré) afin de calculer des données internes qui seront comparées à des fuites. Des attaques permettent cependant de s’affranchir de ces connaissances, les attaques par distributions jointes. Ces attaques supposent un attaquant capable d’inverser le modèle de consommation, mais aucune connaissance sur les entrées et les sorties du chiffrement. Un autre effet de ces attaques est qu’il est possible de les appliquer en milieu de chiffrement, ce qui peut s’avérer utile lorsque des protections sont appliquées uniquement aux extrémités pour des raisons de coût. Le principe réside dans le fait que la distribution des poids de Hamming (pour un modèle de consommation en poids de Hamming) d’une variable en début puis en fin de tour n’est pas uniforme, elle est même fonction de la clé utilisée. L’étude de ces distributions permet donc de discriminer la clé. Aujourd’hui le maximum de vraisemblance est l’outil qui semble être le plus approprié pour déduire la clé. Cette attaque peut aussi être menée dans certains cas d’implémentations protégées par du masquage booléen. Dans certains cas plus robustes, il est possible d’adapter cette attaque pour qu’elle fonctionne quand même. Pour cela, on utilise des distributions qui sont dites quadrivariées. La présentation aura donc pour but l’introduction à l’attaque de base, ainsi qu’à son adaptation contre des protections de type masquage d’ordre 1.
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ML-Based Hardware Trojan Detection in AI Accelerators via Power Side-Channel Analysis
Speaker : Yehya NASSER - IMT Atlantique
Our work discusses the security risks associated with outsourcing AI accelerator design due to the threat of hardware Trojans (HTs), a problem traditional testing methods fail to address. We introduce a novel solution based on Power Side-Channel Analysis (PSCA), where we collect and preprocess power traces by segmenting them and extracting features from both time and frequency domains. This[…]-
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