MINALOGIC Journée Securité IoT - PACLIDO

Bilan intermédiaire de l'avancement et premiers résultats du projet FUI PACLIDO dont l'objectif est de développer des Protocoles et Algorithmes de Chiffrement Légers pour l'Internet des Objets

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1. PACLIDO
   Premiers résultats du projet
   Journée Thématique Cybersécurité des objets connectés - 03/10/2019, Lyon
   

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2. Qui suis-je ?
   Alexis DUQUE
   Directeur R&D
   ● @alexis0duque
   ● alexisduque
   ● alexisd@rtone.fr
   ● alexisduque.me
   ● https://goo.gl/oNUWu6
   

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3. Protocoles et Algorithmes Cryptographiques
   Légers pour l’Internet des Objets
   Projet collaboratif FUI sur 3 ans : 12/2017 - 2020
   Financement BPI / Région RAA
   paclido.fr / @fui_paclido
   3
   

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4. Objectifs
   Algorithme de chiffrement symétrique authentifié “léger”
   Protocole de distribution de clés
   Protocole de supervision
   Algorithme de détection d’attaques par Machine Learning
   ➔ Domotique, Smart City, Usine Connectée
   ➔ BLE, Zigbee, LoRa, LoraWAN, VLC
   ➔ AVR (8bits), MSP (16bits), Cortex-M (32bits), Cortex-A (64bits)
   

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5. Le rôle d’Rtone
   ● Lead SP2 : Cas d’usage, démonstrateur et état de l’art
   ● Lead SP6 : Dissémination et standardisation
   ● Lead SP4.1 : Implémentation logicielles (algo. et détection
   d’attaques)
   ● Implémentation sur ARM Cortex-M0+ (STM32), Cortex-M4
   (nRF52840), Android (natif C++, Java/Kotlin)
   ● Démonstrateurs domotiques
   

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6. Travaux validés ✅
   ● Analyse des cas d’usages et définition des démonstrateurs
   ● État de l’art scientifique
   ● Design de l’algorithme LILIPUT-AE
   ● 1ères implémentation sur toutes les plateformes
   ● 2 publications de l’INRIA (protocoles de supervision)
   ● Soumission à la compétition NIST LWC (29 mars 2019)
   ● 1ère revue annuelle par la DGE
   

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7. Outils Connectés - Bluetooth Low Energy
   

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8. Serrure Connectée - Visible Light Communication
   

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9. Démonstrateur Usine Connectée - Capteur LoRA 2.4 GHz
   

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10. Éclairage publique de Saint Quentin en Yvelines - LoRaWAN
    ● SP2
    

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11. ASIC et jeu d’instructions pour architecture RISC-V
    

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12. Etat de l’art scientifique
    ● Attacks on radio, protocols and crypto
    ● Use cases needs in terms of security
    ● WSN, LoRaWAN, BLE, Hardware Security, Physical Attacks
    ● Performance criteria for crypto and protocols
    ● Lightweight cryptographic algorithms
    ● Security protocols and supervisions for the dedicated use-cases
    ● Machine learning algorithms for attacks detection
    
    

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13. Lilliput-AE
    Algorithme de chiffrement symétrique authentifiée (AE) basé sur Lilliput [1]
    Tweakable Block Cipher
    [1] T. P. Berger, J. Francq, M. Minier, and G. Thomas, “Extended Generalized Feistel Networks Using Matrix
    Representation to Propose a New Lightweight Block Cipher: Lilliput,” IEEE Trans. Comput., vol. 65, no. 7, 2016.
    https://paclido.fr/lilliput-ae/
    

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14. Lilliput-AE : performances sur MCU 8 bits AVR ATmega128
    

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15. Lilliput-AE : performances sur MCU 32 bits ARM Cortex M3
    

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16. Machine Learning
    Détection d’attaques Man-In-the-Middle sur Bluetooth Low Energy
    ● Approche par reconstruction puis détection d'anomalie
    ● Comparaison de 2 types de réseaux de neurones : Long Short Term
    Memory et Temporal Convolutional Network
    

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17. Conclusion et travaux en cours
    ● Optimisations de l'algorithme pour chaque plateforme
    ○ temps d'exécution
    ○ mémoire (Flash/RAM)
    ● Démonstrateur LoRAWAN à SQY
    ● Attaques physiques et techniques de masquage contre les
    attaques side-channel
    ● Machine learning
    ○ modèle de type Hidden Markov Model
    ○ Reinforcement Learning
    
    
    

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18. Merci de votre attention !
    Questions ?
    

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