Simetrik ve asimetrik şifreleme algoritmalarına yan kanal saldırıları uygulanması ve anormallik tespiti
Application of side channel attacks on symmetric and asymmetric encryption algorithms and anomaly detection
- Tez No: 524867
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Bu tez, simetrik şifreleme algoritmaları ve asimetrik şifreleme algoritmalarına uygulanan yan kanal saldırılarından zaman odaklı önbellek saldırılarını ve güç saldırılarını içermektedir. Zaman odaklı önbellek saldırısı ve güç saldırısı sırasıyla simetrik şifreleme algoritmalarından AES algoritmasına ve asimetrik şifreleme algoritmalarından olan RSA algoritmasına uygulanmıştır. Uygulanan saldırıların performansları değerlendirilerek ve makine öğrenmesi teknikleriyle anormallik tespiti yapılarak saldırılar hakkında bilgi elde edilmiştir. Elde edilen bilgiler sonucunda makine öğrenmesi teknikleriyle saldırıların tespit edilmesi konusunda ve uygulanan yöntemler hakkında bilgi elde edilebileceği ispatlanmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis deals with time-driven cache attacks and power attacks from side channel attacks applied to symmetric cryptographic algorithms and asymmetric cryptographic algorithms. Time-driven cache attacks and power attacks are applied to the AES algorithm, which is a symmetric encryption algorithm, and the RSA algorithm, which is an asymmetric encryption algorithm, respectively. Information about the attacks has been obtained by evaluating the performances of the attacks and by detecting anomaly by machine learning techniques. According to the findings obtained, information about the attacks was obtained. As a result of the information obtained, it has been proved that machine learning techniques can be used to detect attacks and obtain information about applied methods.
Benzer Tezler
- Farksal güç analizi saldırılarına dayanıklı döngüsel simetrik s-kutularının tasarımı
Farksal güç anali̇zi̇ saldirilarina dayanikli döngüsel si̇metri̇k s-kutularinin tasarimi
MUHAMMET ALİ EVCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SELÇUK KAVUT
- A study of advanced encryption standard substitution-box implementations and power-analysis resistant designs
Gelişmiş şifreleme standardı ikame kutusu uygulamaları ve güç analizine dayanıklı dizaynların bir incelemesi
CANER TOPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- AES algoritmasının bir gerçeklemesine güç analizi saldırıları
Power analysis attacks on an implementation of AES algorithm
MUHAMMET ÖZTEMÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Raspberry Pi üzerinde AES algoritmasına yan kanal analizi ve ölçüm iyileştirme
Side channel analysis to AES algorithm on Raspberry Pi and measurement improvement
ELİF BÜYÜKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Şehir ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENSAR GÜL
DR. NECATİ ERSEN ŞİŞECİ
- Design and implementation of a novel physically unclonable function with a new cellular automata model
Yeni bir hücesel otomat modeli kullanarak özgün bir fiziksel klonlanamayan fonksiyonun tasarımı ve gerçeklemesi
EMRE GÖNCÜ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN