Quand le deep learning menace la sécurité du chiffrement matériel

Le deep learning pourrait servir à « casser » les clés de chiffrement des produits sécurisés. C’est en tout cas la menace étudiée par le CESTI* Leti au travers d’une thèse soutenue récemment et qui a suscité une forte reconnaissance internationale.
La chercheuse s’est focalisée sur les attaques par canaux auxiliaires, c’est-à-dire l’exploitation de grandeurs physiques comme la consommation électrique ou le rayonnement électromagnétique de la puce pendant son activité. Enregistrées en masse et analysées par deep learning, ces données peuvent permettre de remonter aux clés cryptographiques.
µLa thèse a formalisé une méthode d’attaque que le CESTI est désormais en mesure de mettre en œuvre pendant ses évaluations. Il est par ailleurs en pointe aux côtés de l’ANSSI pour sensibiliser les développeurs à cette nouvelle menace.

* Centre d’évaluation de la sécurité des technologies de l’information

Contact : eleonora.cagli@cea.fr

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