Abstrakt
V nedávné době bylo objeveno a potvrzeno, že strojové a hluboké učení lze využít pro tzv. analýzu postranními kanály. Tuto analýzu lze použít i na chráněné kryptografické implementace. Úspěch těchto experimentů vedl k tomu, že se techniky hlubokého učení staly hlavní součástí vyhodnocování úniků postranními kanály.
Na druhou stranu, jak se v nedávné době rovněž ukázalo, i neuronové sítě mohou být podrobeny reverznímu inženýrství s pomocí analýzy postranních kanálů, kdy útočník například měří čas nebo elektromagnetické vyzařování. To dělá z neuronových sítí zajímavý cíl, neboť se počítá s použitím optimalizovaných neuronových sítí jako IP jader v takových aplikacích, jako jsou například vyhodnocování bezpečnosti, HD mapy pro automobily bez řidiče atd.
Přednáška se bude zabývat některými nedávnými poznatky o oboustranných vztazích mezi hlubokým učením a analýzou postranních kanálů a nastíní směry budoucího výzkumu.
