Abstract-Vi presenterar symboliska analystekniker för att upptäcka sårbarheter som beror på adaptiva sidokanal attacker, och syntetisera ingångar som utnyttjar de identifierade sårbarheter. Vi börjar med en symbolisk attackmodell som kodar koncist alla sidokanal attacker som en motståndare kan göra. Med hjälp av symbolisk körning över denna modell genererar vi en uppsättning matematiska begränsningar, där varje begränsning kännetecknar den uppsättning hemliga värden som leder till samma sekvens av sidokanalmätningar. Vi beräknar sedan den optimala attacken, dvs. attacken som ger maximalt läckage över hemligheten, genom att lösa ett optimeringsproblem över de beräknade begränsningarna. Vi använder informationsteoretiska begrepp som kanalkapacitet och Shannonentropi för att kvantifiera läckaget under flera körningar i attacken, där mätningarna över sidokanalerna bildar observationer som en motståndare kan använda för att försöka dra slutsatsen om hemligheten. Vi föreslår också giriga heuristiker som genererar attacken genom att utforska en del av den symboliska attackmodellen i varje steg. Vi implementerade teknikerna i Symbolic PathFinder och tillämpade dem på Java-program som kodar webbtjänster, strängmanipuleringar och kryptografiska funktioner, som visar hur man syntetiserar optimala sidokanalattacker.
Phan m.fl. REF utvecklade också en symbolisk attackmodell och formulerade problemet med testgenerering för att erhålla maximalt läckage som ett optimeringsproblem.
Synthesis of Adaptive Side-Channel Attacks