Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik

Untersuchung der Anwendbarkeit von Machine Learning-Ansätzen zur Seitenkanalanalyse

Hintergrund:
In letzter Zeit kommen im Bereich der nicht-invasiven Chip-Angriffsmethoden verstärkt Methoden aus dem Machine Learning zum Einsatz. Um die Vor- und Nachteile dieser Ansätze gegenüber den klassischen Template-Angriffen besser einschätzen zu können, sollen in dieser Arbeit mehrere Netzstrukturen genauer untersucht werden.

Ziele:
Auswahl und Anwendung von mindestens 2 verschiedenen Netzstrukturen für den Einsatz zur Seitenkanalanalyse Anwendung der ausgewählten Netzstrukturen auf ausgesuchte Implementierungen symmetrischer und asymmetrischer Algorithmen (z. B. AES und RSA) Analyse und Optimierung der Parameter Vergleich der Ergebnisse mit der Effizienz von Template-Angriffen

Art der Arbeit:
Diplomarbeit; Masterarbeit

Nützliche Vorkenntnisse:
Informationssicherheit, Python, Machine Learning

Studienrichtung:
Informatik, Mathematik, Physik

Ansprechpartner:
Astrid Eichler
Referat D 15 (Chip-Sicherheitsanalyse)

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