Résumé
Cet article présente un nouvel algorithme d'optimisation pour l'entrainement des réseaux de neurones dans le cadre des attaques par canaux auxiliaires (DL-SCA). Cet algorithme, appelé SCOOP, est une descente de miroir stochastique de second ordre. Nous montrons que SCOOP est capable de repousser significativement les limites actuelles du DL-SCA en présence de masquage. Grâce à SCOOP, nous avons pu mener à bien la première attaque DL-SCA sur le jeu de données ASCADv2.