Executing applications from non-addressable memories in smartcards
Exécution d'applications stockées dans la mémoire non-adressable d'une carte à puce
Résumé
The latest generation of smart cards allows to download applications after they are released. In addition to new security issues, this ability still remains constrained by a limited addressable storage space. The claim of our thesis is that it is possible to efficiently execute applications stored in the non-addressable memory of smart cards, available in larger quantities.
La dernière génération de cartes à puce permet le téléchargement d'applications après leur mise en circulation. Outre les problèmes que cela implique, cette capacité d'extension applicative reste encore aujourd'hui bridée par un espace de stockage adressable restreint. La thèse défendue dans ce mémoire est qu'il est possible d'exécuter efficacement des applications stockées dans la mémoire non-adressable des cartes à puce, disponible en plus grande quantité, et ce, malgré ses temps de latences très longs, donc peu favorables a priori à l'exécution de code. Notre travail consiste d'abord à étudier les forces et faiblesse de la principale réponse proposée par l'état de l'art qu'est un cache. Cependant, dans notre contexte, il ne peut être implémenté qu'en logiciel, avec alors une latence supplémentaire. De plus, ce cache doit respecter les contraintes mémoires des cartes à puce et doit donc avoir une empreinte mémoire faible. Nous montrons comment et pourquoi ces deux contraintes réduisent fortement les performances d'un cache, qui devient alors une réponse insuffisante pour la résolution de notre challenge. Nous appliquons notre démonstration aux caches de code natif, puis de code et méta-données Java et JavaCard2. Forts de ces constats, nous proposons puis validons une solution reposant sur une pré-interprétation de code, dont le but est à la fois de détecter précocement les données manquantes en cache pour les charger à l'avance et en parallèle, mais aussi grouper des accès au cache et réduire ainsi l'impact de son temps de latence logiciel, démontré comme son principal coût. Le tout produit alors une solution efficace, passant l'échelle des cartes à puce.
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