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Enregistrement W4251236654 · doi:10.46586/tches.v2018.i3.547-572

SIFA: Exploiting Ineffective Fault Inductions on Symmetric Cryptography

2018· article· en· W4251236654 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftAustrian Science FundEuropean Commission
Mots-clésFault (geology)Computer scienceExploitByteFault modelFault coverageComputer securityStuck-at faultFault indicatorCryptographyFault detection and isolationEngineeringArtificial intelligenceComputer hardwareSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the seminal work of Boneh et al., the threat of fault attacks has been widely known and techniques for fault attacks and countermeasures have been studied extensively. The vast majority of the literature on fault attacks focuses on the ability of fault attacks to change an intermediate value to a faulty one, such as differential fault analysis (DFA), collision fault analysis, statistical fault attack (SFA), fault sensitivity analysis, or differential fault intensity analysis (DFIA). The other aspect of faults—that faults can be induced and do not change a value—has been researched far less. In case of symmetric ciphers, ineffective fault attacks (IFA) exploit this aspect. However, IFA relies on the ability of an attacker to reliably induce reproducible deterministic faults like stuck-at faults on parts of small values (e.g., one bit or byte), which is often considered to be impracticable.As a consequence, most countermeasures against fault attacks do not focus on such attacks, but on attacks exploiting changes of intermediate values and usually try to detect such a change (detection-based), or to destroy the exploitable information if a fault happens (infective countermeasures). Such countermeasures implicitly assume that the release of “fault-free” ciphertexts in the presence of a fault-inducing attacker does not reveal any exploitable information. In this work, we show that this assumption is not valid and we present novel fault attacks that work in the presence of detection-based and infective countermeasures. The attacks exploit the fact that intermediate values leading to “fault-free” ciphertexts show a non-uniform distribution, while they should be distributed uniformly. The presented attacks are entirely practical and are demonstrated to work for software implementations of AES and for a hardware co-processor. These practical attacks rely on fault induction by means of clock glitches and hence, are achieved using only low-cost equipment. This is feasible because our attack is very robust under noisy fault induction attempts and does not require the attacker to model or profile the exact fault effect. We target two types of countermeasures as examples: simple time redundancy with comparison and several infective countermeasures. However, our attacks can be applied to a wider range of countermeasures and are not restricted to these two countermeasures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle