M1 Data management in large-scale distributed systems

Bases de cryptographie

• Le cours couvrira des aspects pratiques de ces problèmes de sécurité (débordement de tampon, rétro-analyse de code, attaques par canaux auxiliaires, injection de fautes, ...)
• Ce sera aussi l’occasion d’approfondir des questions plus théoriques (modélisation de la notion de calcul, machines de Turing, garbled circuits, programmes auto-modifiants, obfuscation de code, ...), en montrant comment ces notions peuvent être utilisées pour prévenir les vulnérabilités du logiciel.
• Le cours et les TDs seront illustrés par de nombreux exemples, notamment issus de la sécurité des cartes à puce, de la virologie informatique, et des applications émergentes dans le «calcul en nuage» (cloud computing).

Traditionnellement, en cryptographie, on cherche à garantir la confidentialité, l’intégrité et l’authenticité de «messages», qui sont des objets «statiques» (stockés, ou transmis tels quels sur des canaux de communication non sécurisés). En revanche on ne considère pas la sécurité des algorithmes et protocoles cryptographiques eux-mêmes (qui sont en général des programmes, qui s’exécutent, et sont donc des objets «dynamiques»). Par exemple on ne s’intéresse pas :

• à la confidentialité des programmes (le principe de Kerckhoffs suppose qu’ils sont connus de tout le monde),
• ni à leur intégrité (on suppose qu’Alice et Bob exécutent ces algorithmes / protocoles / programmes correctement, sans aucune modification / erreur / bug),
• ni à leur authenticité (on suppose que les algorithmes / protocoles / programmes exécutés par Alice et Bob ont été installés par une autorité de confiance).
  Dans l’UE «Calcul sécurisé», on verra qu’en réalité il est très important de sécuriser également les calculs (au sens d’algorithmes / protocoles / programmes).

Fondements des réseaux de télécommunications

Fondements des Bases de données et de la logique