Processeur résistant et résilient aux attaques de fautes et aux attaques par canaux auxiliaires

Processor resistant and resilient to fault attacks and side-channel attacks

• Auteur / Autrice : Gaëtan Leplus
• Direction : Lilian Bossuet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Microélectronique
• Date : Soutenance le 18/12/2023
• Etablissement(s) : Saint-Etienne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guy Gogniat, Karine Heydemann, Olivier Savry
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Giorgio Di Natale, Sébastien Pillement

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cyberdéfense

Protection

Internet des objets

Contre-mesures électroniques

Mots clés libres

Canaux auxiliaires

Injections de fautes

Contremesures

Processeur

RISC-V

Auxiliary channels

Fault injections

Countermeasures

Processor

RISC-V

Résumé

Dans le paysage technologique actuel, l'internet des objets (IoT) a émergé comme un élément omniprésent, engendrant néanmoins des défis majeurs en matière de sécurité. Les attaques par injection de fautes et par canaux auxiliaires sont particulièrement préoccupantes. Les processeurs, étant les pierres angulaires des systèmes informatiques, sont cruciaux pour la sécurisation de l'IoT.Cette thèse se focalise sur la sécurisation du pipeline des processeurs pour contrer ces menaces. L'importance de cette recherche est mise en évidence par la nécessité d'élaborer des mécanismes de sécurité robustes au niveau du processeur, le noyau de tout calcul et contrôle. Plusieurs contre-mesures sont proposées.Pour sécuriser le chemin de données, une méthode de tag d'intégrité est proposée. Compatible avec les techniques de masquage traditionnelles, cette méthode vise à garantir l'intégrité des données tout au long du pipeline du processus, et ce, avec un surcoût réduit.Pour le chemin d'instructions, un mécanisme de masquage de l'instruction en cours est proposé, où un masque est généré en fonction de l'instruction précédente. Cette technique innovante permet une sécurisation efficace des instructions avec un surcoût très faible.Quant au procédé de désynchronisation, il introduit une méthode robuste permettant d'insérer des instructions factices de manière plus efficace que les techniques actuelles.Ces contre-mesures, en ciblant les composantes clés du processeur, contribuent à une amélioration notable de la sécurité des systèmes IoT. Elles s'attaquent aux racines des vulnérabilités, offrant ainsi un niveau de protection renforcé contre une gamme variée d'attaques.

In today's technological landscape, the Internet of Things (IoT) has emerged as a ubiquitous element, yet it brings major security challenges. Fault injection and side-channel attacks are of particular concern, targeting systemic weaknesses and compromising data integrity and confidentiality. Processors, as the cornerstones of computing systems, are crucial in securing the IoT.This thesis focuses on securing the processor pipeline to counter these threats. The significance of this research is highlighted by the need to develop robust security mechanisms at the processor level, the core of all computation and control. Several countermeasures are proposed to enhance the resilience of different parts of the processor against attacks.To secure the data path, an integrity tagging method is proposed. Compatible with traditional masking techniques, this method aims to ensure data integrity throughout the processing pipeline, with minimal overhead.For the instruction path, a mechanism for masking the current instruction is proposed, where a mask is generated based on the previous instruction. This innovative technique enables effective instruction security with very low overhead.Regarding the desynchronization process, it introduces a robust method for inserting dummy instructions more efficiently than current techniques.These countermeasures, by targeting key components of the processor, contribute to a notable improvement in the security of IoT systems. They address the roots of vulnerabilities, thus providing enhanced protection against a wide range of attacks.