基于数据流推理加速器的侧信道分析揭示 CNN 体系结构
本论文提出了一种基于功率侧信道的攻击方法,在不了解神经网络的详细参数的情况下,能够从收集到的功率跟踪中恢复输入图像。在 MNIST 数据集上,我们的攻击能够实现最高 89% 的识别准确率。
Mar, 2018
本文首次深入探讨利用缓存侧信道攻击的 DNN 指纹攻击的安全性分析,介绍了攻击工具 DeepRecon 以及元模型的构建,同时提出框架级别的防御技术来混淆攻击者的观察。
Oct, 2018
该研究利用非侵入式的侧信道信息,针对多层感知器神经网络,研究了如何逆向工程并获取该网络的构架及权重, 并展示了恢复输入所需的可行性和应对该攻击的几种缓解方法。
Oct, 2018
本文提出利用时间侧信道攻击来推断神经网络模型深度的黑盒神经网络提取攻击,使用知识蒸馏和强化学习,有效减少了搜索空间,可以构造出与目标模型测试精度接近的替代模型,且该方法可扩展,并与神经网络结构类型无关。
Dec, 2018
近年来,深度学习在嵌入式加密应用的侧信道漏洞利用方面越来越受欢迎,因为它可以减少有效密钥恢复所需的攻击轨迹数量。本研究基于 ANSSI 侧信道攻击数据库(ASCAD),采用基于 JAX 的深度学习框架,重现了以前的一些结果并试图改进性能,并研究了各种基于 Transformer 的模型的有效性。
Sep, 2023
本文提出了一种名为 Cache Telepathy 的具有快速、准确性的机制,通过 cache 侧信道窃取深度神经网络(DNN)的架构,使用 Prime+Probe 和 Flush+Reload 攻击 VGG 和 ResNet DNNs 运行 OpenBLAS 和 Intel MKL 库的结果表明,我们的攻击能够有效地帮助获得目标 DNN 架构。
Aug, 2018
本研究提出了动态流式传输模型参数和基于库的方法来实现传统 CNN 架构的可扩展和动态分布式 CNN 推断,利用部分重构技术提高了资源受限的边缘设备的性能,并在 Xilinx PYNQ-Z2 板上实现了 LeNet-5 CNN 模型,具有 92%,86%和 94%的分类准确率。
Feb, 2022
使用 FPGA 的推断加速器,通过优化计算数据流、降低存储需求和优化卷积神经网络的部署,实现了支持任意核大小的卷积神经网络的高效部署,从而在各种基于视觉的应用中取得了卓越的性能。
Feb, 2024
我们的工作通过识别最合适的 GPGPU 用于 CNN 推理系统,提出了一种加快 DSE 过程的方法。我们开发了一种快速而精确的技术来预测 CNN 推理过程中的功耗和性能,MAPE 分别为 5.03%和 5.94%。这种方法使计算机架构师能够在开发初期估计功耗和性能,减少了大量原型的必要性。这不仅节省了时间和金钱,同时也改善了上市时间。
Aug, 2023