VU Son Tuan
Direction de recherche : Karine HEYDEMANN
Co-encadrement : Albert Cohen, Google AI et Arnaud de Grandmaison, Arm
Préservation des propriétés dans un flot de compilation optimisant
Afin d’assurer la sécurité des applications contre différentes menaces (attaques en faute, attaques par canal auxiliaire ou attaque par exploitation de données rémanentes), des analyses et vérifications doivent avoir lieu au niveau binaire. Ces analyses et vérifications nécessitent des propriétés de sécurité ou fonctionnelles des applications. Il est donc nécessaire de transporter et transposer ces propriétés portant sur le code source au niveau du code compilé. La préservation de propriétés tout au long du flot de compilation est un problème difficile à cause des optimisations qui réorganisent les calculs ou éliminent les variables inutiles. Cette thèse présente deux approches permettant de propager et préserver des propriétés tout au long d’un flot de compilation optimisant sans modifier les passes d’optimisation du compilateur. Dans l’implémentation dans LLVM, les propriétés sont émises dans le code binaire sous forme d’information de debug DWARF permettant leur utilisation par des outils d’analyse binaire. De plus, nous montrons comment les mécanismes proposés peuvent être utilisés pour préserver des protections insérées dans le code source tout en activant les optimisations du compilateur.
Soutenance : 02/04/2021
Membres du jury :
POTET Marie-Laure (Professeure des Universités/ Grenoble INP, Vérimag) [Rapporteuse]
ROHOU Erven (Directeur de Recherche/ INRIA) [Rapporteur]
BLAZY Sandrine (Professeure des Universités/ Université de Rennes 1, IRISA)
MINÉ Antoine (Professeur des Universités/ Sorbonne Université, LIP6)
COUROUSSÉ Damien (Ingénieur de Recherche/ CEA LIST)
DE GRANDMAISON Arnaud (Senior Principal Engineer/ ARM)
HEYDEMANN Karine (Maître de Conférences HDR/ Sorbonne Université, LIP6)
COHEN Albert (Research Scientist/ Google Paris)
Publications 2019-2021
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2021
- S. Vu : “Préservation des propriétés dans un flot de compilation optimisant”, soutenance de thèse, soutenance 02/04/2021, direction de recherche Heydemann, Karine, co-encadrement : Albert, Cohen, Google, AI et Arnaud de Grandmaison, Arm (2021)
- S. Vu, A. Cohen, A. De Grandmaison, Ch. Guillon, K. Heydemann : “Reconciling optimization with secure compilation”, Proceedings of the ACM on Programming Languages, vol. 5 (OOPSLA), Chicago, IL, United States, pp. 1-30, (ACM) (2021)
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2020
- S. Vu, K. Heydemann, A. De Grandmaison, A. Cohen : “Secure delivery of program properties through optimizing compilation”, CC '20: 29th International Conference on Compiler Construction, San Diego, CA, United States, pp. 14-26, (ACM) (2020)
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2019
- S. Vu, K. Heydemann, A. De Grandmaison, A. Cohen : “Compilation and Optimization with Security Annotations”, European LLVM Developers Meeting, Bruxelles, Belgium (2019)
- J.‑B. Bréjon, K. Heydemann, E. Encrenaz, Quentin L. Meunier, S. Vu : “Fault attack vulnerability assessment of binary code”, Cryptography and Security in Computing Systems (CS2’19), Valencia, Spain, pp. 13-18, (ACM) (2019)