Multi-Variate High-Order Attacks of Shuffled Tables Recomputation

Masking schemes based on tables recomputation are classical countermeasures against high-order side-channel attacks. Still, they are known to be attackable at order $d$ in the case the masking involves $d$ shares. In this work, we mathematically show that an attack of order strictly greater than $d$ can be more successful than an attack at order $d$. To do so, we leverage the idea presented by Tunstall, Whitnall and Oswald at FSE 2013: we exhibit attacks which exploit the multiple leakages linked to one mask during the recomputation of tables. Specifically, regarding first-order table recomputation, improved by a shuffled execution, we show that there is a window of opportunity, in terms of noise variance, where a novel highly multivariate third-order attack is more efficient than a classical bivariate second-order attack. Moreover, we show on the example of the high-order secure table computation presented by Coron at EUROCRYPT 2014 that the window of opportunity enlarges linearly with the security order $d$

Masks will Fall Off -- Higher-Order Optimal Distinguishers

Higher-order side-channel attacks are able to break the security of cryptographic implementations even if they are protected with masking countermeasures. In this paper, we derive the best possible distinguishers (High-Order Optimal Distinguishers or HOOD) against masking schemes under the assumption that the attacker can profile. Our exact derivation admits simple approximate expressions for high and low noise and shows to which extent the optimal distinguishers reduce to known attacks in the case where no profiling is possible. From these results, we can explain theoretically the empirical outcome of recent works on second-order distinguishers. In addition, we extend our analysis to any order and to the application to masked tables precomputation. Our results give some insight on which distinguishers have to be considered in the security analysis of cryptographic devices

High-Performance approaches for Phylogenetic Placement, and its application to species and diversity quantification

In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Hochdurchsatz-Genesequenzierung, in Verbindung mit dem anhaltenden exponentiellen Wachstum und der Verfügbarkeit von Rechenressourcen, zu fundamental neuen analytischen Ansätzen in der Biologie geführt. Es ist nun möglich den genetischen Inhalt ganzer Organismengemeinschaften anhand einzelner Umweltproben umfassend zu sequenzieren. Solche Methoden sind besonders für die Mikrobiologie relevant. Die Mikrobiologie war zuvor weitgehend auf die Untersuchung jener Mikroben beschränkt, welche im Labor (d.h., in vitro) kultiviert werden konnten, was jedoch lediglich einen kleinen Teil der in der Natur vorkommenden Diversität abdeckt. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Hochdurchsatzsequenzierung nun die direkte Erfassung der genetischen Sequenzen eines Mikrobioms, wie es in seiner natürlichen Umgebung vorkommt (d.h., in situ). Ein typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der taxonomischen Klassifizierung der in einer Probe enthaltenen Sequenzen (Querysequenzen). Üblicherweise werden phylogenetische Methoden eingesetzt, um detaillierte taxonomische Beziehungen zwischen Querysequenzen und vertrauenswürdigen Referenzsequenzen, die von bereits klassifizierten Organismen stammen, zu bestimmen. Aufgrund des hohen Volumens ($10 ^ 6$ bis $10 ^ 9$) von Querysequenzen, die aus einer Mikrobiom-Probe mittels Hochdurchsatzsequenzierung generiert werden können, ist eine akkurate phylogenetische Baumrekonstruktion rechnerisch nicht mehr möglich. Darüber hinaus erzeugen derzeit üblicherweise verwendete Sequenzierungstechnologien vergleichsweise kurze Sequenzen, die ein begrenztes phylogenetisches Signal aufweisen, was zu einer Instabilität bei der Inferenz der Phylogenien aus diesen Sequenzen führt. Ein weiteres typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der Quantifizierung der Diversität innerhalb einer Probe, bzw. zwischen mehreren Proben. Auch hierfür werden üblicherweise phylogenetische Methoden verwendet. Oftmals setzen diese Methoden die Inferenz eines phylogenetischen Baumes voraus, welcher entweder alle Sequenzen, oder eine geclusterte Teilmenge dieser Sequenzen, umfasst. Wie bei der taxonomischen Identifizierung können Analysen, die auf dieser Art von Bauminferenz basieren, zu ungenauen Ergebnissen führen und/oder rechnerisch nicht durchführbar sein. Im Gegensatz zu einer umfassenden phylogenetischen Inferenz ist die phylogenetische Platzierung eine Methode, die den phylogenetischen Kontext einer Querysequenz innerhalb eines etablierten Referenzbaumes bestimmt. Dieses Verfahren betrachtet den Referenzbaum typischerweise als unveränderlich, d.h. der Referenzbaum wird vor, während oder nach der Platzierung einer Sequenz nicht geändert. Dies erlaubt die phylogenetische Platzierung einer Sequenz in linearer Zeit in Bezug auf die Größe des Referenzbaums durchzuführen. In Kombination mit taxonomischen Informationen über die Referenzsequenzen ermöglicht die phylogenetische Platzierung somit die taxonomische Identifizierung einer Sequenz. Darüber hinaus erlaubt eine phylogenetische Platzierung die Anwendung einer Vielzahl zusätzlicher Analyseverfahren, die beispielsweise die Zuordnung der Zusammensetzungen humaner Mikrobiome zu klinisch-diagnostischen Eigenschaften ermöglicht. In dieser Dissertation präsentiere ich meine Arbeit bezüglich des Entwurfs, der Implementierung, und Verbesserung von EPA-ng, einer Hochleistungsimplementierung der phylogenetischen Platzierung anhand des Maximum-Likelihood Modells. EPA-ng wurde entwickelt um auf Milliarden von Querysequenzen zu skalieren und auf Tausenden von Kernen in Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher ausgeführt zu werden. EPA-ng beschleunigt auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit auf einzelnen Kernen um das bis zu $30$-fache, im Vergleich zu dessen direkten Konkurrenzprogrammen. Vor kurzem haben wir eine zusätzliche Methode für EPA-ng eingeführt, welche die Platzierung in wesentlich größeren Referenzbäumen ermöglicht. Hierfür verwenden wir einen aktiven Speicherverwaltungsansatz, bei dem reduzierter Speicherverbrauch gegen größere Ausführungszeiten eingetauscht wird. Zusätzlich präsentiere ich einen massiv-parallelen Ansatz um die Diversität einer Probe zu quantifizieren, welcher auf den Ergebnissen phylogenetischer Platzierungen basiert. Diese Software, genannt \toolname{SCRAPP}, kombiniert aktuelle Methoden für die Maximum-Likelihood basierte phylogenetische Inferenz mit Methoden zur Abgrenzung molekularer Spezien. Daraus resultiert eine Verteilung der Artenanzahl auf den Kanten eines Referenzbaums für eine gegebene Probe. Darüber hinaus beschreibe ich einen neuartigen Ansatz zum Clustering von Platzierungsergebnissen, anhand dessen der Benutzer den Rechenaufwand reduzieren kann

Security evaluation against side-channel analysis at compilation time

Masking countermeasure is implemented to thwart side-channel attacks. The maturity of high-order masking schemes has reached the level where the concepts are sound and proven. For instance, Rivain and Prouff proposed a full-fledged AES at CHES 2010. Some non-trivial fixes regarding refresh functions were needed though. Now, industry is adopting such solutions, and for the sake of both quality and certification requirements, masked cryptographic code shall be checked for correctness using the same model as that of the the theoretical protection rationale (for instance the probing leakage model). Seminal work has been initiated by Barthe et al. at EUROCRYPT 2015 for automated verification at higher orders on concrete implementations. In this paper, we build on this work to actually perform verification from within a compiler, so as to enable timely feedback to the developer. Precisely, our methodology enables to provide the actual security order of the code at the intermediate representation (IR) level, thereby identifying possible flaws (owing either to source code errors or to compiler optimizations). Second, our methodology allows for an exploitability analysis of the analysed IR code. In this respect, we formally handle all the symbolic expressions in the static single assignment (SSA) representation to build the optimal distinguisher function. This enables to evaluate the most powerful attack, which is not only function of the masking order $d$, but also on the number of leaking samples and of the expressions (e.g., linear vs non-linear leakages). This scheme allows to evaluate the correctness of a masked cryptographic code, and also its actual security in terms of number of traces in a given deployment context (characterized by a leakage model of the target CPU and the signal-to-noise ratio of the platform)

Threshold Implementation in Software - Case Study of PRESENT

Masking is one of the predominantly deployed countermeasures in order to prevent side-channel analysis (SCA) attacks. Over the years, various masking schemes have been proposed. However, the implementation of Boolean masking schemes has proven to be difficult in particular for embedded devices due to undisclosed architecture details and device internals. In this article, we investigate the application of Threshold Implementation (TI) in terms of Boolean masking in software using the PRESENT cipher as a case study. Since TI has proven to be a proper solution in order to implement Boolean masking for hardware circuits, we apply the same concept for software implementations and compare it to classical first- and second-order Boolean masking schemes. Eventually, our practical security evaluations reveal that amongst all our considered implementation variants only the TI can provide first-order security while all others still exhibit detectable first-order leakage

High-order Polynomial Comparison and Masking Lattice-based Encryption

The main protection against side-channel attacks consists in computing every function with multiple shares via the masking countermeasure. For IND-CCA secure lattice-based encryption schemes, the masking of the decryption algorithm requires the high-order computation of a polynomial comparison. In this paper, we describe and evaluate a number of different techniques for such high-order comparison, always with a security proof in the ISW probing model. As an application, we describe the full high-order masking of the NIST standard Kyber, with a concrete implementation on ARM Cortex M architecture, and a t-test evaluation

One Fault is All it Needs: Breaking Higher-Order Masking with Persistent Fault Analysis

Persistent fault analysis (PFA) was proposed at CHES 2018 as a novel fault analysis technique. It was shown to completely defeat standard redundancy based countermeasure against fault analysis. In this work, we investigate the security of masking schemes against PFA. We show that with only one fault injection, masking countermeasures can be broken at any masking order. The study is performed on publicly available implementations of masking