Description
Date depot: 24 janvier 2019
Titre: Apprentissage Profond pour la Reconnaissance de Signaux Compromettants
Directeur de thèse:
Emmanuel PROUFF (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Dans le domaine des cartes à puce, les signaux émis par un composant pendant un calcul cryptographique peuvent compromettre la confidentialité des informations liées directement ou indirectement aux clés utilisées. Les attaques par observation sont basées pour la plupart sur des outils statistiques exploitant la relation entre les données manipulées et les signaux. Or ces méthodes ne tirent pas parti de toute l'information de ces signaux qui sont de plus en plus complexes. L'objet de cette thèse est d’étudier les algorithmes de reconnaissance d'image et vocale existants et leur application aux signaux issus d'un calcul cryptographique. L'objectif sera d'améliorer l'efficacité des attaques et de résoudre des problèmes plus complexes.
Doctorant.e: Masure Loic