Support matériel pour l'analyse de sécurité du comportement des applications : application au contrôle de flux d'information et à l'analyse des logiciels malveillants

Hardware support for the security analysis of embedded softwares : applications on information flow control and malware analysis

• Auteur / Autrice : Muhammad Abdul Wahab
• Direction : Christophe Moy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique (STIC)
• Date : Soutenance le 10/12/2018
• Etablissement(s) : CentraleSupélec
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Laurence Pierre
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pascal Benoit, Jean-Luc Danger, Pascal Cotret, Guillaume Hiet
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pascal Benoit, Jean-Luc Danger

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux logiques programmables par l'utilisateur

Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté

Informatique -- Appareils et matériel

Mots clés libres

FPGA

Sécurité

Systèmes embarqués

Contrôle de flux d’information

Architectures hétérogènes

FPGA

Security

Embedded systems

Information flow control

Heterogeneous architectures

Résumé

Le contrôle de flux d’informations, Dynamic Information Flow Tracking (DIFT), permet de détecter différents types d’attaques logicielles tels que les dépassements de tampon ou les injections SQL. Dans cette thèse, une solution ciblant les processeurs hardcore ARM Cortex-A9 est proposée. Notre approche s’appuie sur des composants ARM CoreSight, qui permettent de tracer l’exécution des programmes exécutés par le processeur, afin de réaliser le contrôle de flux d’informations. Le co-processeur DIFT que nous proposons est réalisé dans la partie FPGA Artix-7 du système sur puce (SoC) Zynq. Il est montré que l’utilisation des composants ARM CoreSight n’ajoute pas de surcoût en terme de temps d’exécution et permet une amélioration du temps de communication entre le processeur ARM et le coprocesseur DIFT.

Information flow control (also known as Dynamic Information Flow Tracking, DIFT), allows a user to detect several types of software attacks such as buffer overflow or SQL injections. In this thesis, a solution based on the ARM Cortex-A9 processor family is proposed. Our approach relies on the use of ARM CoreSight components, which are able to trace software as executed by the processor in order to perform the information flow tracking. The DIFT coprocessor proposed in this thesis is implemented in an Artix-7 FPGA, embedded in a System-on-Chip (SoC) Zynq provided by Xilinx. It is shown that using ARM CoreSight components does not add a latency overhead while giving a better communication time between the ARM processor and the DIFT coprocessor.