ToxicIA : Apprentissage Profond Appliqué à l'Analyse des Signaux Parasites Compromettants - Archive ouverte HAL Access content directly
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ToxicIA : Apprentissage Profond Appliqué à l'Analyse des Signaux Parasites Compromettants

Abstract

Cet article propose une attaque par canal auxiliaireélectro-magnétique capable de reconstruire automatiquement un signal de type image. Le système proposé permet l'extraction de données compromet-tantes embarquées dans le signal intercepté. Basé sur l'apprentissage pro-fond, le système est capable d'extraire sur le jeu de test proposé plus de 57% de l'information présente dans le signal intercepté, et ce pour différents type de signal vidéo qu'ils soient analogique ou numérique. Une extension du système est proposée ayant pour but l'audit d'un système d'information grâceà un mécanisme automatique d'alarme en cas de compromission du système d'information visé. Basée sur une architecture hétérogène radio-logicielle et processeur graphique, la solution est déployable facilement dans un système d'information existant manipu-lant de l'information devant rester secrète.
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Dates and versions

hal-02378314 , version 1 (25-11-2019)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02378314 , version 1

Cite

Florian Lemarchand, Cyril Marlin, Florent Montreuil, Erwan Nogues, Maxime Pelcat. ToxicIA : Apprentissage Profond Appliqué à l'Analyse des Signaux Parasites Compromettants. C&ESAR 2019 IA & Défense, Nov 2019, Rennes, France. ⟨hal-02378314⟩
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