Évaluation de la Menace d’Attaques par Canaux Auxiliaires sur Appareils Mobiles

Evaluation of the Side-channel Attacks Threat on Mobile Devices

• Auteur / Autrice : Aurelien Vasselle
• Direction : Philippe Maurine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques
• Date : Soutenance le 16/12/2020
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
• Jury : Président / Présidente : Abdoulaye Gamatié
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hugues Thiébeauld
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christophe Clavier, Olivier Rioul

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sécurité des systèmes

Traitement du signal

Cryptographie

Mots clés libres

Canaux auxiliaires

Cryptographie

Sécurité

Traitement du signal

Side-Channel

Cryptography

Security

Signal Processing

Electromagnetism

Résumé

L'objectif inhérent de cette thèse est d'apporter des éléments scientifiques permettant de mieux mesurer et quantifier la menace que représentent les attaques physiques ciblant les appareils mobiles.Dans un premier temps, nous décrivons le modèle de menace, et détaillons pourquoi et comment un adversaire serait amené à compromettre la sécurité d'un appareil mobile par le biais d'attaques physiques.Si aucune contremesure spécifique contre les attaques physiques n'est implémentée sur ces plateformes, elles peuvent devenir plus faciles à mettre en œuvre que la plupart des failles logicielles critiques.En définitive, protéger les appareils mobiles contre les attaques physiques n'est pas plus difficile que pour les cartes à puces ou autres produits sécurisés, car la plupart des contremesures sont directement applicables et au moins tout aussi efficaces.Cependant, la principale difficulté reste d'évaluer avec précision la résistance de ces appareils, ce qui implique le développement de nouvelles techniques d'analyses et méthodologies.Pour illustrer cette menace et évaluer la faisabilité de ces attaques, nous avons effectué plusieurs études ciblant diverses primitives cryptographiques intégrées à des System-on-Chips~: une librairie Android effectuant un RSA; des implémentations matérielles d'AES faisant partie du jeu d'instruction ARMv8 ou d'un cryptoprocesseur dédié; ainsi qu'une architecture typique d'une séquence d'amorçage sécurisée de téléphone mobile.Nos résultats montrent que la complexité de l'appareil ne contribue pas à sa sécurité, mais au contraire, entraîne une sous-estimation du risque.Plus particulièrement, les signaux issus de la mesure de canaux auxiliaires des System-on-Chips sont complexes et très difficiles à analyser.Cela n'empêche pas la fuite de données sensibles, mais réduit plutôt notre capacité à extraire l'information disponible et donc notre capacité à évaluer le risque résiduel d'attaques par canaux auxiliaires.Pour remédier à ce problème, nous avons développé un modèle basé sur les mixtures de probabilités, accompagné d'un ensemble de techniques d'Analyse Statistique Spatialisée, adaptées à l'étude de signaux complexes issus de System-on-Chips que l'on trouve dans des appareils mobiles.Ces techniques nous ont mené à une amélioration significative des techniques de l'état-de-l'art, ce qui implique que des appareils supposés résistants aux attaques par canaux auxiliaires peuvent en pratique être vulnérables.En effet, le risque d'attaque devrait être réévalué en prenant en compte ce nouveau potentiel d'extraire l'information de signaux complexes, soumis à de la gigue, et particulièrement les implémentations dont la sécurité repose sur un masquage Booléen ou des contremesures de dissimulation de l'information, comme le mélange de l'ordre des opérations.

Oal of this thesis is to provide scientific material intended to better assess and quantify the threat of physical attacks targeting mobile devices.We first describe the threat model and detail how and why an adversary may want to compromise the security of a mobile device using physical means.If no specific countermeasure is implemented on these platforms against physical attacks, they might become more approachable than most high-severity software exploits.Ultimately, protecting mobile devices against physical attacks is not harder than with smartcards and other security products, as most countermeasures are directly applicable and at least equally efficient.However, the main difficulty remains in accurately evaluating the resistance of such devices, and therefore lies in the development of analysis techniques and methodology.To illustrate this threat and evaluate the feasibility of such attacks, we performed multiple studies targeting various cryptographic primitives integrated in System-on-Chips: an Android library performing RSA; hardware implementations of AES as part of ARMv8 instruction set or as a dedicated cryptoprocessor; and the architecture of a typical implementation of a secure boot on smartphone.Our results demonstrate that the inherent complexity of the device does not contribute to its security, but rather result in an underestimation of the risk.In particular, the side-channel signals measured on System-on-Chips are intricate and very complex to analyze.This does not prevent leakage of sensitive data, but only reduces our ability to extract the available information, and thus our ability to assess the residual risk side-channel attacks represent.To address that issue, we developed a probability Mixture Model, along with a set of Spatial Statistical Analysis techniques, suitable to analyze complex signals of System-on-Chips found in mobile devices.This led to significant improvements over state-of-the-art analysis techniques, which imply that some devices thought to be safe against side-channel analysis might in fact be vulnerable.Indeed, the risk of attack should be re-evaluated with this new capabilities to extract information from jittery and intricate signals, and especially when the implementation relies on Boolean masking and hiding countermeasures such as shuffling.