Description
Les objets connectés sont omniprésents dans notre société actuelle (ex : véhicules, transports en commun, santé, domotique, smartphone, moyen de paiement, etc.). La connexion et l’accès à distance des appareils d’usage quotidien améliore considérablement notre confort et notre efficacité dans notre vie professionnelle comme personnelle. Cependant, cela peut également nous confronter à des problèmes de sécurité sans précédent. Les risques liés à la large expansion des systèmes embarqués et de l’internet des objets sont double :
L’accès d’une personne non autorisée aux données pour la lecture, la copie, l’écriture ou l’effacement complet. L’utilisation de l’objet connecté pour une action non prévue par celui-ci, sa mise hors service du système ou bien sa destruction.
Pour répondre à de tels risques, il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de sécurité permettant le chiffrement des données sensibles, ainsi qu’une authentification et une autorisation pour chaque appareil de l’internet des objets. Fort heureusement, les fonctions cryptographiques permettent de répondre à ces besoins en garantissant confidentialité, authenticité, intégrité et non-répudiation.
Dans ce contexte, les générateurs physiques d’aléa sont essentiels puisqu’ils assurent le bon fonctionnement des fonctions cryptographiques. En effet, ils exploitent des sources de bruit analogique présentes dans les circuits électroniques pour générer : des clés secrètes permettant de chiffrer les données, ou encore, des identifiants uniques permettant l’authentification des circuits. La sécurité des fonctions cryptographiques repose sur la qualité des clés et identifiant générés par ces générateurs d’aléa. Les nombres produits par ces générateurs doivent être imprévisibles. A défaut, les clés utilisées pour chiffrer les données pourraient être cassées et les identifiants recopiés.
C’est pourquoi il est d’une extrême nécessité d’étudier les générateurs physiques d’aléa et vérifier leur résistance aux attaques. Dans cette présentation, nous discuterons de la sensibilité du cœur de la plupart des générateurs physiques d’aléa, les cellules oscillantes, à deux types de menaces physiques: le phénomène de verrouillage et l’analyse électromagnétique. Nous dresserons ensuite une liste de recommandations pour aider les futurs designers de générateurs physiques d’aléa à réduire au maximum leur sensibilité à ces deux types de vulnérabilités.
Practical infos
Next sessions
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Cryptanalytical extraction of complex Neural Networks in black-box settings
Speaker : Benoit COQUERET - INRIA, Thales CESTI
With the widespread development of artifical intelligence, Deep Neural Networks (DNN) have become valuable intellectual property (IP). In the past few years, software and hardware-based attacks targetting at the weights of the DNN have been introduced allowing potential attacker to gain access to a near-perfect copy of the victim's model. However, these attacks either fail against more complex[…]-
SemSecuElec
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Side-channel
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Machine learning
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Advanced techniques for fault injection attacks on integrated circuits
Speaker : Paul Grandamme - Laboratoire Hubert Curien, Université Jean Monnet
The security of integrated circuits is evaluated through the implementation of attacks that exploit their inherent hardware vulnerabilities. Fault injection attacks represent a technique that is commonly employed for this purpose. These techniques permit an attacker to alter the nominal operation of the component in order to obtain confidential information. Firstly, we propose the utilisation of[…]-
SemSecuElec
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Fault injection
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PHOENIX: Crypto-Agile Hardware Sharing for ML-KEM and HQC, hardware implementation of a PQC accelerator
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The security of the public-key cryptography protecting today and tomorrow’s communication is threatened by the advent of quantum computers. The transition to quantum-safe algorithms has begun: NIST has already standardized ML-KEM, a lattice-based KEM, and marked three code-based KEMs, including HQC, as alternatives for possible future standardization. The relative immaturity of all of these[…]-
Cryptography
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SemSecuElec
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Hardware accelerator
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Anomalies Mitigation for Horizontal Side Channel Attacks with Unsupervised Neural Networks
Speaker : Gauthier Cler - SERMA Safety & Security
The success of horizontal side-channel attacks heavily depends on the quality of the traces as well as the correct extraction of interest areas, which are expected to contain relevant leakages. If former is insufficient, this will consequently degrade the identification capability of potential leakage candidates and often render attacks inapplicable. This work assess the relevance of neural[…]-
SemSecuElec
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Side-channel
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Machine learning
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Side-Channel Based Disassembly on Complex Processors: From Microachitectural Characterization to Probabilistic Models
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Side-Channel Based Disassembly (SCBD) is a category of Side-Channel Analysis (SCA) that aims at recovering information on the code executed by a processor through the observation of physical side-channels such as power consumption or electromagnetic radiations. While traditional SCA often targets cryptographic keys, SCBD focuses on retrieving assembly code that can hardly be extracted via other[…]-
SemSecuElec
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Side-channel
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Hardware reverse
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