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Apprentissage multitâche appliqué au contexte des attaques par canaux auxiliaires / Fallou DIAW (2024)

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ISBD

Titre :

Apprentissage multitâche appliqué au contexte des attaques par canaux auxiliaires

Type de document :

texte imprimé

Auteurs :

Fallou DIAW, Auteur

Editeur :

Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique

Année de publication :

2024

Importance :

61 P.

Format :

29 cm.

Langues :

Français (fre)

Mots-clés :

Deep learning Donnée Menace Canal auxiliaire Microélectronique Sécurité de l'information Apprentissage multitâche Attaque par canaux auxiliaires Sécurité informatique Cybersécurité Attaque informatique

Résumé :

Les composants microélectroniques sécurisés sont cruciaux dans divers domaines comme
la banque et les télécommunications. Cependant, ils sont menacés par des attaques par canaux
auxiliaires qui peuvent révéler des données sensibles. Le deep learning, en particulier,
a récemment renforcé ces menaces. Les recherches actuelles se concentrent surtout sur des
techniques d’apprentissage profonds supervisés mono-tâche, mais les avancées en apprentissage
multitâche pourraient offrir de meilleures solutions. Ce mémoire explore l’utilisation
de l’apprentissage profond multitâche pour améliorer les attaques par canaux auxiliaires
basées sur le deep learning ciblant les composants microélectroniques.

Permalink :

https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2367