Agradeço ao professor Luís Fabrício Wanderley Góes, meu orientador durante a graduação. Foi por meio dele que passei a conhecer o professor Fernando Magno Quintão Pereira, que hoje é meu orientador no mestrado. Ao professor Fernando, por todo o suporte e por todos os ensinamentos durante estes últimos dois anos. É, certamente, uma grande fonte de inspiração, como pesquisador, professor, orientador e como pessoa. Sem ele, nada do que foi desenvolvido neste projeto seria possível. Aos meus colegas do Laboratório de Compiladores (LaC), pelas experiências tanto profissionais quanto pessoais. Em especial, ao Michael Canesche, que teve participação direta e foi de suma importância para a realização dos experimentos apresentados neste trabalho. A todos os professores, tanto atuais quanto passados, que contribuíram para que pudesse chegar até aqui. Por fim, agradeço ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pelo suporte financeiro dado ao longo destes dois anos. "I'm not crazy. My mother had me tested."(Sheldon Cooper) ResumoUm programa é dito isócrono se seu tempo de execução não depende de informações sensíveis. Isocronicidade é uma propriedade essencial em implementações criptográficas, posto que programas isócronos não apresentam vazamento de informações relacionadas a seus tempos de execução. Nesta dissertação, nós demonstramos como adaptar para o contexto de resistência à canais laterais um algoritmo de linearização parcial de grafos de fluxo de controle que foi, inicialmente, concebido para maximizar o desempenho em programas vetorizados. Esta transformação é correta: dada uma instância das entradas públicas, o programa parcialmente linearizado sempre executa a mesma sequência de instruções, independente das entradas secretas. Caso o programa original seja publicamente seguro, os acessos à cache de dados serão indistinguíveis no código transformado. Esta transformação é, também, ótima: todo desvio dependente de dados secretos é linearizado; nenhum desvio que dependa apenas de dados públicos é linearizado. Assim, a transformação preserva laços que dependem de informações públicas. Se todos os desvios que saem de um laço dependem de dados sensíveis, o programa modificado não terminará. Nossa transformação estende trabalhos recentes de maneiras não triviais. Ela é capaz de lidar com construções como "goto", "break", "switch" e "continue", que não estão presentes na linguagem de domínicio específico FaCT (2018). Assim como a ferramenta Constantine (2021), nossa transformação garante invariância de operações, mas sem necessitar de informações provenientes da execução dos programas. Além disso, em contraste com SC-Eliminator (2018), nossa técnica é capaz de lidar com programas contendo laços sem limites conhecidos em tempo de compilação.

Partial control-flow linearization is a code transformation conceived to maximize work performed in vectorized programs. In this article, we find a new service for it. We show that partial control-flow linearization protects programs against timing attacks. This transformation is sound: Given an instance of its public inputs, the partially linearized program always runs the same sequence of instructions, regardless of secret inputs. Incidentally, if the original program is publicly safe, then accesses to the data cache will be data oblivious in the transformed code. The transformation is optimal: Every branch that depends on some secret data is linearized; no branch that depends on only public data is linearized. Therefore, the transformation preserves loops that depend exclusively on public information. If every branch that leaves a loop depends on secret data, then the transformed program will not terminate. Our transformation extends previous work in non-trivial ways. It handles C constructs such as “goto,” “break,” “switch,” and “continue,” which are absent in the FaCT domain-specific language (2018). Like Constantine (2021), our transformation ensures operation invariance but without requiring profiling information. Additionally, in contrast to SC-Eliminator (2018) and Lif (2021), it handles programs containing loops whose trip count is not known at compilation time.

No abstract

In this project, we find a new service for partial control-flow linearization (PCFL), a code transformation initially conceived to maximize work performed in vectorized programs. We show that PCFL can be employed as a defense mechanism against timing attacks. This transformation is sound: given an instance of its public inputs, the partially linearized program always runs the same sequence of instructions, regardless of secret inputs. Incidentally, if the original program is publicly safe, then accesses to the data cache will be data oblivious in the transformed code. The transformation is optimal: every branch that depends on some secret data is linearized; no branch that depends on only public data is linearized. Therefore, the transformation preserves loops that depend exclusively on public information. If every branch that leaves a loop depends on secret data, then the transformed program will not terminate. Our transformation extends previous work in non-trivial ways. It handles C constructs such as “break”, “switch” and “continue”, which are absent in the FaCT domain-specific language (2018). Like Constantine (2021), our code transformation ensures operation invariance, but without requiring profiling information. Additionally, in contrast to SC-Eliminator (2018), our implementation handles programs containing general, unbounded loops.