Seminar@SystemX animé par Olivier Rioul

Dans cette présentation, je présente une telle évaluation formelle à l’aide de la théorie de l’information, basée sur l’alpha divergence et l’alpha-entropie de Rényi, ainsi que sur l’alpha-information de Sibson. Le paramètre alpha peut être positif ou négatif, et le cas limite alpha = moins l’infini est lié à la notion importante de coefficient de Doeblin, qui peut être utilisé pour réduire le modèle de fuite bruitée à un modèle de sondage aléatoire et traiter ainsi la protection de tous les calculs sensibles. Les inégalités de Fano et de traitement des données, ainsi que le lemme de Mrs Gerber dans le cas du masquage additif, sont utilisés pour établir des limites inférieures sur le nombre de requêtes qu’un attaquant doit effectuer pour atteindre un niveau de réussite donné. De cette manière, il est possible d’être proactif, par exemple avec des clés éphémères, afin de maintenir la sécurité d’une implémentation.