Attaques par Canaux Auxiliaires Horizontales en Présence de Bruit

Horizontal Side Channel Attacks on Noisy Traces

• Auteur / Autrice : Gauthier Cler
• Direction : Philippe Maurine, Christophe Clavier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes automatiques et micro-électroniques
• Date : Soutenance le 04/07/2024
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• 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 : Lionel Torres
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Eleonora Cagli, Lionel Agulhon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Guénaël Renault

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cryptographie à clé publique

Apprentissage profond

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Réseaux de neurones

Attaques par canaux auxiliaires

Apprentissage non supervisé

Apprentissage profond

Cryptographie asymétrique

Neural networks

Side channel attacks

Unsupervised learning

Deep learning

Asymmetric cryptography

Résumé

Récemment, l'utilisation de réseaux de neurones dans le cadre des attaques par canaux auxiliaires de type profilées sur systèmes ouverts a démontré son efficacité jusqu'à presque remplacer les techniques précédemment utilisées. Néanmoins, lorsqu'il n'est pas possible d'avoir accès à un système ouvert et lorsque les attaques dites verticales ne sont pas envisageables, la principale option restante est de mettre en oeuvre des attaques horizontales. C'est généralement le cas pour des implémentations d'algorithmes de cryptographie asymétrique (RSA, ECC). Les attaques horizontales existantes s'appuient sur des techniques de classification ou clustering issues du monde des statistiques. Même s'il a été apporté l'efficacité de ces techniques dans certaines circonstances, en pratique le taux de succès d'attaques basés sur ces techniques reste tout de même relativement faible, en particulier dans le cas d'environements avec la présence de hauts niveaux de bruits. Il existe toutefois une autre catégorie de réseaux de neurones dit à apprentissage non-supervisé, pour lesquels l'accès à un système ouvert n'est pas nécessaire. Il s'agit alors de déterminer si ce type de réseau peut être utilisé dans le contexte des attaques par canaux auxiliaire et, le cas échéant, si le gain par rapport aux techniques d'attaques déjà utilisées est suffisant. L'objectif de ces travaux est donc de valider cette idée en identifiant et en proposant une ou plusieurs topologies de réseaux de neurones adaptées aux attaques horizontales par clustering et d'en vérifier l'efficacité sur l'implémentation d'algorithmes cryptographiques asymétrique. De plus, une méthodologie alternative pour la sélection univariée de points d'intérêts basée sur des méthodes statistique est proposée, ainsi qu'une nouvelle métrique pour la quantification de fuite et l'exploitabilité des points sélectionnés. Les résultats obtenus montrent une amélioration des taux de succès obtenus par rapport aux méthodes proposées dans l'état de l'art.

Recently introduced to the field of side channel analysis, neural networks have showed to be a powerful and relevant alternative to template attacks. However, their applicability is limited to profiled attack context, as supervised training is needed in order to build a relevant generalized model. When profiling on an open device is not possible, and vertical attacks cannot be applied, the only left possible approach is horizontal attacks. While several contributions have been made for tackling horizontal attacks on asymmetric cryptography algorithms implementations such as RSA or elliptic curve cryptography, their performance remains low and their applicability hard in real life scenario with the presence of high noise. Still, another neural network family known as unsupervised learning neural networks exists, which would not require an open device access and. It must be known if these networks unsupervised learning paradigm and their associated topology can be applied to the context of side-channel attacks and if such is the case, whether or not they can provide better results than traditional methods. Thus, In this work, several approaches are considered to improve clustering based horizontal side channel attacks efficiency. A novel methodology based on statistical analysis is also introduced for univariate points of interest selection. Additionally, an alternative metric for quantifying points of interest exploitability in a clustering attack is proposed and compared to commonly used metrics. The proposed methods allow providing significant improvement over state of the art attacks performance and giving a better explainability of obtained results.