Klasifikátory proudových otisků

Abstract

V průběhu posledních několika let se z útoků postranními kanály stala významná hrozba pro bezpečnost kryptografických modulů. Existuje několik typů útoků postranními kanály, které lze použít pro prolomení většiny šifrovacích algoritmů (např. AES, DES, RSA). Tato diplomová práce se věnuje problematice proudových postranních kanálů, pro které existují různé metody proudové analýzy, např. jednoduchá proudová analýza (SPA), diferenciální proudová analýza (DPA), útok pomocí šablon, atd. Výše zmíněné metody jsou v práci podrobně popsány. Také je zde zkoumáno uplatnění technik strojového učení, konkrétně neuronových sítí a algoritmu SVM, v oblasti proudové analýzy. Praktická část práce se zaměřuje na prolomení maskovaného šifrovacího algoritmu AES. Jehož implementace je použita v soutěži DPA Contest.Over the last several years side-channel analysis has emerged as a major threat to securing sensitive information in cryptographic devices. Several side-channels have been discovered and used to break implementations of all major cryptographic algorithms (AES, DES, RSA). This thesis is focused on power analysis attacks. A variety of power analysis methods has been developed to perform these attacks. These methods include simple power analysis (SPA), differential power analysis (DPA), template attacks, etc. This work provides comprehensive survey of mentioned methods and also investigates the application of a machine learning techniques in power analysis. The considered learning techniques are neural networks and support vector machines. The final part of this thesis is dedicated to implemenation of the attack against protected software AES implementation which is used in the DPA Contest.