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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 30/10 - 2011  - pp.1217-1246  - doi:10.3166/tsi.30.1217-1246
TITRE
Techniques d’estimation d’entropie efficaces pour l’attaque par analyse d’information mutuelle

TITLE
Efficient entropy estimation for mutual information analysis

RÉSUMÉ

L’attaque par analyse de consommation de courant utilisant le coefficient de Pearson (CPA, Correlation Power Analysis) est l’attaque par canaux cachés la plus utilisée en pratique. Néanmoins, le coefficient de corrélation de Pearson ne peut mesurer que les relations linéaires entre deux variables alors qu’un autre outil statistique comme l’information mutuelle (IM) enregistre les relations linéaires et non linéaires. Une attaque utilisant l’IM a d’ailleurs été proposée et permet de généraliser la CPA en tenant compte de toutes les relations possibles entre variables. Cette attaque est appelée MIA (Mutual Information Analysis). Nous présentons dans cet article deux manières d’améliorer les résultats d’une attaque MIA. Nous introduisons d’abord la notion d’information mutuelle généralisée et son application à notre contexte. Nous étudions ensuite une amélioration de l’estimation d’entropie utilisant les B-splines.



ABSTRACT

The Correlation Power Analysis (CPA) is probably the most used side-channel attack. However, the Pearson correlation coefficient used in the CPA measures only linear statistical dependencies where the Mutual Information (MI) takes into account both linear and nonlinear dependencies. Recently, an attack that uses MI has been proposed and has generalized CPA by recording every possible relations between variables. The authors call this attack Mutual Information Analysis (MIA). We present two ways of improvement of MIA results. We present two ways of improvement of MIA results. We introduce generalized mutual information and its application in our context. Then, we improve MIA results using B-splines for entropy estimation.



AUTEUR(S)
Alexandre VENELLI

MOTS-CLÉS
estimation d’entropie, attaque par analyse de courant, analyse d’information mutuelle.

KEYWORDS
entropy estimation, power analysis, mutual information analysis.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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