CIFRE - Génération et optimisation de contre-mesures logicielles dans un module de compilation contre les attaques par injection de faute -H/F

Descrizione del lavoro:

Chez STMicroelectronics, nous sommes convaincus que la technologie est un moteur d'innovation et a un impact positif pour les entreprises, les personnes et la société.
En tant qu'acteur mondial des semiconducteurs, nos technologies de pointe et nos composants électroniques sont invisibles mais au cœur du monde d'aujourd'hui.
Rejoindre ST, c'est intégrer une entreprise internationale riche de plus de 115 nationalités, présente dans 40 pays, et rassemblant plus de 50 000 talents passionnés et engagés, tous unis par la volonté de créer et d'inventer la technologie de demain.
Innover demande bien plus que des compétences techniques : cela nécessite des personnes inspirantes, qui savent collaborer avec respect et enthousiasme. Des collaborateurs animés par la passion, prêts à remettre en question le statu quo, à faire avancer l'innovation et à révéler leur plein potentiel.
Venez vivre cette aventure avec nous et contribuez à construire un futur plus intelligent et plus durable, en alliant responsabilité et innovation.

Notre technologie commence avec vous.
A propos de vos missions
Cette thèse CIFRE s'effectuera pour la partie industrielle dans l'équipe "Computing and Compilers Center" de l'organisation « MDRF Central R&D / IP & Platforms », en charge du développement des compilateurs pour les processeurs développés par le groupe « Microcontrollers, Digital ICs and RF products Group ». La partie recherche sera assurée par un laboratoire universitaire dont les axes de recherche sont liés aux contre-mesures logicielles contre les attaques par injection de faute.
Nous nous intéresserons dans cette thèse aux contre-mesures logicielles dans le contexte de la génération automatique par un compilateur et nous nous focaliserons sur les contremesures de type protection du flot de données. Ces contre-mesures dupliquent le flot de calcul et utilisent des variables elles mêmes dupliquées. L'accroissement en taille de code et l'impact en performance sur le code protégé demeurent cependant très importants, de l'ordre de x3 à x4 pour la taille de code.
Dans cette thèse nous proposons d'étudier et d'améliorer la protection du flot de données en répondant à quatre objectifs :
* Sélectionner par une approche statistique les variables locales à protéger dans le but de réduire l'impact en taille de code des protections appliquées tout en garantissant un niveau de protection élevé
* En complément ou en remplacement de l'approche statistique précédente, donner au programmeur les moyens de définir des propriétés sur du code à protéger
* Unifier les protections du flot de donnée et de la mémoire
* Limiter autant que possible l'impact de cette protection sur les optimisations effectuées par le compilateur.
Les problématiques soulevées interviennent d'une part dans la partie front-end du compilateur où la duplication des variables et des expressions associées devra être effectuée, et d'autre part dans la préservation des flots dupliqués à travers les passes d'optimisation du compilateur. Ce sujet s'inscrit en partie dans la continuité des travaux de Son Tuan Vu "Préservation des propriétés dans un flot de compilation optimisant" et de la thèse de Sébastien Michelland "Compilation pour la sécurité matérielle : au-delà de la sémantique".

A propos de vous
BAC+5
Connaissances en compilation et en cybersécurité
Maitrise des langages C++ et Python
Système de contrôle de révision (Git)

ST est fière d'être certifiée parmi les 17 entreprises mondiales « Global Top Employers 2025 » et d'être la première et unique entreprise de semi-conducteurs à recevoir cette distinction. ST a été distinguée dans ce classement grâce à sa démarche d'amélioration continue, se démarquant notamment par son engagement en matière d'éthique et d'intégrité, de sens et de valeurs, d'organisation et de gestion du changement, ainsi que par sa stratégie commerciale et ses performances. En France, ST a également obtenu la labélisation Happy Trainee 2025.
Nous cultivons un environnement de travail inclusif et diversifié, où la discrimination n'a pas sa place. Notre ambition est de recruter et de fidéliser des talents reflétant la richesse des sociétés dans lesquelles nous évoluons.
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