Banca de TCC – Plínio Finkenauer Junior

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2017/2)

Um estudo sobre a aplicação de técnicas de clusterização para extração da assinatura alvo do traços em ataques DPA
por
Plínio Finkenauer Junior

Curso:
Engenharia de Computação

Banca:
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador(a))
Prof. Rafael Iankowski Soares (coorientador(a))
Prof. Tiago Thompsen Primo
Prof. Vinícius Valduga de Almeida Camargo

Data: 22 de Fevereiro de 2018

Hora: 13:30h

Local: Laboratório 4

Resumo do Trabalho:
Dado o avanço da tecnologia e a crescente globalização da informação, intensifica-se a necessidade por sistemas digitais capazes de garantir o sigilo de informações, tanto no processamento quanto no armazenamento de dados. A despeito do contínuo desenvolvimento de algoritmos criptográficos, técnicas de ataques que exploram medidas físicas do sistema tornaram-se uma preocupação de projetistas de dispositivos criptográficos nas últimas décadas. Esta abordagem para ataques, denominada ataques a canais laterais, se popularizou por ser eficiente e não invasiva. No entanto, a técnica requer o alinhamento no tempo durante a aquisição dos traços da grandeza física investigada. A maior parte das contramedidas propostas visando atenuar a ação desses ataques, baseia-se na inserção de aleatoriedade e desalinhamento dos traços. Sob esse panorama, esse trabalho se propõe a avaliar a aplicação de métodos de aprendizado de máquina não-supervisionado no contexto de pré-processamento de dados. O projeto envolve o desenvolvimento de um modelo para detecção e extração da assinatura alvo de traços, a partir de um conjunto de dados disponível e validado na literatura. O presente trabalho aplicou as técnicas de aprendizado não-supervisionado k-means e fuzzy c-means para identificação dos subtraços, necessários para a realização dos ataques laterais. Os resultados alcançados apontam maior precisão na extração da assinatura alvo através da abordagem fuzzy c-means.

Para mais informações acesse: http://wp.ufpel.edu.br/notcc/bancas/historico/2017_2/