Dr William PENSEC

La multiplication des objets connectés dans des domaines tels que la santé ou l'industrie soulève d'importantes préoccupations en termes de sécurité. Ces systèmes, traitant des données sensibles, sont vulnérables aux attaques logicielles et physiques en raison de leur connectivité réseau et de leur proximité avec les attaquants. Le suivi dynamique des flux d'informations (DIFT) détecte les attaques logicielles, comme les maliciels, en étiquetant et en analysant le flux de données durant l'exécution d'un programme. Les attaques par injection de fautes (FIA) induisent des erreurs (par exemple, via l'utilisation d'impulsions laser) perturbant le comportement et contournant les mécanismes de sécurité. Les FIA sont critiques dans les systèmes embarqués et cryptographiques, où les vulnérabilités peuvent compromettre les données. Bien que de nombreuses études aient exploré les vulnérabilités des FIA, aucune n'a ciblé les mécanismes DIFT. Nous travaillons sur le processeur D-RI5CY, implémentant un DIFT matériel in-core. Nous évaluons l'impact des FIA sur son efficacité. Pour ce faire, nous avons conçu et développé FISSA, un outil permettant de simuler des injections de fautes au niveau RTL. Nous avons identifié un ensemble de registres sensibles aux FIA et avons implémenté et comparé trois protections : la parité simple pour la détection, le code de Hamming pour la correction d'erreurs sur un bit, et SECDED pour détecter les erreurs sur deux bits. Différentes stratégies d'implémentation de ces protections ont été étudiées, et évaluées au regard de leur impact sur la surface, et les performances, et en termes de sécurité face à différents modèles de fautes.