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
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HDL simulation for Masked Software Verification
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Étude, caractérisation et détection de verrouillage d'anneaux oscillants utilisés dans les générateurs de nombres aléatoires.
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Les générateurs de nombres aléatoires matériels basés sur des oscillateurs en anneau (RO-TRNGs) exploitent le jitter d’horloge comme source d’aléa afin de produire des séquences de bits aléatoires. Parmi ces architectures, le MURO-TRNG repose sur un modèle stochastique complexe qui suppose notamment l’indépendance des oscillateurs. Toutefois, dans la pratique, les oscillateurs en anneau sont[…]-
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Chamois: Formally verified compilation for optimisation and security
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Formal methods
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Securing processor's microarchitecture against SCA in a post-quantum cryptography setting
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Hardware microarchitecture is a well-known source of side-channel leakages, providing a notable security reduction of standard cryptographic algorithms (e.g. AES) if not properly addressed by software or hardware. In this talk, we present new design approaches to harden processor's microarchitecture against power-based side-channel attacks, relying on configurable and cascadable building blocks[…]-
SemSecuElec
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