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LES CADETTES DE LA CYBER
CYBERSÉCURITÉ : UN DÉFI CITOYEN ET STRATÉGIQUE
Mais que se passe-t-il si un attaquant ne cherche 
pas à casser la cryptographie mais simplement à 
observer comment elle fonctionne afin d’en déduire 
la clé secrète ?
C’est là qu’entrent en jeu les attaques physiques 
passives, et plus précisément les attaques par canaux 
auxiliaires, aussi appelées Side-Channel Attacks (SCA). 
Ces attaques ne remettent pas en cause la sécurité 
mathématique mais elles utilisent des données 
physiques (temps de calcul, température, courant 
consommé) pour retrouver la clé secrète. On distingue 
les attaques actives des attaques passives. Les 
premières consistent à modifier le système attaqué. 
Ces attaques sont en général irréversibles et utilisent 
des découpages chimiques ou des lasers. Les attaques 
passives utilisent des mesures de paramètres 
physiques (temps, température, consommation de 
puissance, rayonnement) appelés canaux auxiliaires, 
pour en déduire des informations sur les données 
77 Mélissa Rossi Dabi (2016) “Cryptanalyse par canaux auxiliaires : attaques et contre-mesures.” (p. 3) Thales / Telecom Paris Tech, Projet de fin d’études.
78 Mélissa Rossi Dabi (2016) “Cryptanalyse par canaux auxiliaires : attaques et contre-mesures.” (p. 3) Thales / Telecom Paris Tech, Projet de fin d’études.
79 Julien FRANCQ (2023). “Basics in Side-Channel Analysis.” (p. 46) Naval Group / Naval Cyber Laboratory.
80 (2024) “Note clarification utilisation RSA 2048 bits PSCo qualifies.” ANSSI.
81 Julien FRANCQ (2023). “Basics in Side-Channel Analysis.” (p. 81) Naval Group / Naval Cyber Laboratory.
secrètes.77
Le graphe de mesures de consommation de courant ou 
de rayonnement d’un appareil exécutant un algorithme 
en fonction du temps est appelé “la trace”78. Voici 
quelques exemples de traces, le but n’est pas d’expliquer 
comment obtenir la clé à partir de ces graphiques 
mais de montrer des aperçus de traces desquelles 
il est possible d’extraire les clés d’algorithmes de 
chiffrement La  Figure 179 correspond à une clé de 
chiffrement RSA. L’algorithme de chiffrement RSA 
est encore utilisé pour l’authentification en ligne mais 
la taille de la clé a augmenté au fil des années pour 
garantir la sécurité80. La Figure 281 correspond à une 
figure DES. Cet algorithme n’a plus de cas pratiques 
d’utilisation à notre époque.
Figure 1
Figure 2
Quels cas concrets ?
En 2018, l’équipe Project Zero de Google a découvert 
deux vulnérabilités liées à l’accès indirect à des 
données sensibles affectant la plupart des PC et des 
smartphones de l’époque. Ces vulnérabilités, Spectre 
et Meltdown, dans les circuits intégrés des processeurs 
Intel, AMD, Apple et ARM, exploitent l’exécution 
spéculative, une technique où les processeurs devinent 
et exécutent du code à l’avance afin d’améliorer les 
performances... Ces failles permettent aux attaquants 
d’accéder à des données sensibles (mots de passe, 
clés de chiffrement) stockées dans la mémoire du 
noyau82. Les attaques Spectre consistent à inciter 
une victime à effectuer de manière spéculative des 
opérations qui ne se produisent pas lors de l’exécution 
correcte d’un programme. Le but est de divulguer à 
l’attaquant ses informations confidentielles via un 
canal auxiliaire83. Les attaquants mesurent alors via un 
canal auxiliaire les propriétés micro architecturales du 
système (la synchronisation du cache84, l’historique de 
prédiction de branchement85, les tampons cibles de 
branchement86, ou les lignes DRAM ouvertes87 [56]) 
pour récupérer les données (mots de passe, clés de 
chiffrement) tout juste divulguées par le programme 
piraté.88
Comment les attaques passives par canaux 
auxiliaires s’invitent dans notre quotidien ?
En 2021, l’équipe de sécurité de Google sur 
l’exploitabilité de Spectre contre les utilisateurs web a 
partagé ses résultats d’un Proof Of Concept89 rapide 
et polyvalent écrit en JavaScript capable de divulguer 
des informations depuis la mémoire des navigateurs 
web. Chrome a été utilisé pour démontrer l’attaque 
mais les failles ne sont pas spécifiques à Chrome, 
d’autres navigateurs web sont donc vulnérables.90
82 Noyau : programme qui se trouve au cœur du système d’exploitation d’un ordinateur. “Qu’est-ce que Meltdown/Spectre ?” Cloudflare.  “Qu’est-ce que 
Meltdown/Spectre ?” Cloudflare
83 P. Kocker, J. Horn, A. Fogh, D. Genkin, D. Gruss, W. Haas, M. Hamburg, M. Lipp, S. Mangard, T. Prescher, M. Schwarz, Y. Yarom (2019) “Spectre Attacks: Exploiting 
Speculative Execution.” (p. 1) IEEE.
84 D. J. Bernstein (2005) “Cache-Timing Attacks on AES.” University of Illinois à Chicago
85 O. Aciiçmez, J.-P. Seifert, and C. K. Koç (2006) “Predicting Secret Keys via Branch Prediction.
86 S. Lee, M.-W. Shih, P. Gera, T. Kim, H. Kim, M. Peinado (2017) “Inferring Fine-grained Control Flow Inside SGX Enclaves with Branch Shadowing.” USENIX / Georgia 
Tech / Microsoft Research.
87 P. Pessl, D. Gruss, C. Maurice, M. Schwarz, S. Mangard (2016) “DRAMA: Exploiting DRAM Addressing for Cross-CPU Attacks.” USENIX / Graz University of 
Technology.
88 (2018) “Speculative Execution Side Channel Mitigations.” (p. 5)  Intel.
89 Le POC est l’un des moyens les plus efficace et rapide de valider votre concept avant de lancer votre projet d’application
90 S. Röttger, A. Janc (2021) “A Spectre proof-of-concept for a Spectre-proof web.” Google.
91 Prédicteur d’adresse de chargement : Load Address Predictor (LAP). J. Kim, D. Genkin, Y. Yarom (2025) “SLAP: Data Speculation Attacks via Load Address 
Prediction on Apple Silicon.” (p. 1) Georgia Tech / Ruhr University Bochum.
92 Prédicteur de valeur de chargement :  Load Output Predictor (LOP) . J. Kim, J. Chuang, D. Genkin, Y. Yarom (2025) “FLOP: Breaking the Apple M3 CPU via False 
Load Output Predictions.” (p. 1) Georgia Tech / Ruhr University Bochum.
93 E. Root (2025) “SLAP and FLOP: Complex vulnerabilities in Apple CPUs.” Kaspersky.
Plus récemment, en janvier 2025, trois chercheurs 
de Georgia Tech et un chercheur de l’Université 
Ruhr-Bochum ont dévoilé en janvier deux nouvelles 
vulnérabilités sur les processeurs Apple (A15/A17, 
M-series). Nommées SLAP (Speculative Load Address 
Prediction) et FLOP (False Load Output Prediction), 
elles 
concernent 
respectivement 
le 
prédicteur 
d’adresse de chargement91 et le prédicteur de valeur 
de chargement92. Il s’agit de deux types de systèmes 
d’exécution spéculative qui prédisent l’adresse RAM 
à laquelle un programme en cours d’exécution aura 
probablement accès. 
Pour SLAP, les chercheurs ont démontré comment 
le prédicteur d’adresse de chargement pouvait être 
utilisé pour lire des données restreintes. Pour FLOP, 
aucune donnée n’a été lue, cependant la prédiction 
précise du système quant à ce qui serait lu pourrait 
exposer des informations sensibles. Les chercheurs 
ont démontré comment SLAP et FLOP peuvent être 
utilisés pour contourner plusieurs couches de sécurité 
à la fois dans le CPU et dans le navigateur Safari pour 
accéder à des données sensibles. Les constructeurs 
de processeurs ont bien pris connaissance des 
vulnérabilités identifiées afin de les corriger. Par ailleurs, 
les failles de sécurité permettant de contourner le 
système de sécurité d’un iPhone et d’accéder aux 
données privées de son propriétaire atteignent des prix 
exorbitants sur le marché noir. Il est donc raisonnable 
de supposer qu’une vulnérabilité matérielle, qui restera 
probablement partiellement non corrigée (de par 
les corrections qui diminuent les performances des 
processeurs), serait exploitée lors d’attaques ciblées 
visant des données particulièrement précieuses.93