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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 919 - 928 (10page)
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딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 내부 가중치 복구 실험
IV. 전력 분석 공격에 대한 셔플링 대응책
V. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
L. Batina, S. Bhasin, D. Jap, and S. Picek, “CSI NN: Reverse engineering of neural network architectures through Electromagnetic side channel,” Proceedings of the 28th USENIX Conference on Security Symposium, pp. 515-532, Aug. 2019.
S. Park, J. Lee and H. Kim, “Reverse engineering of eeep learning network secret information through side channel,” Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol. 32, No 5, pp. 855-867, Oct. 2022.
Y. Liu, D. Dachman-Soled and A. Srivastava, “Mitigating reverse engineering attacks on deep neural networks,” 2019 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), pp. 657-662, Sep. 2019.
Q. Fang, L. Lin, H. Zhang, T. Wang and M. Alioto, "Voltage scaling-agnostic counteraction of side-channel neural net reverse engineering via machine learning compensation and multi-level shuffling," 2023 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits, pp.
K. Athanasiou, T. Wahl, A. Ding and Y. Fei, “Masking feedforward neural networks against power analysis attacks,” proceedings on privacy enhancing technologies, pp. 501-521, Jan. 2022.
S. Park, J. Lee and H. Kim, “Reverse engineering of eeep learning network secret information through side channel,” Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol. 32, No 5, pp. 855-867, Oct. 2022.
Y. Liu, D. Dachman-Soled and A. Srivastava, “Mitigating reverse engineering attacks on deep neural networks,” 2019 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), pp. 657-662, Sep. 2019.
Q. Fang, L. Lin, H. Zhang, T. Wang and M. Alioto, "Voltage scaling-agnostic counteraction of side-channel neural net reverse engineering via machine learning compensation and multi-level shuffling," 2023 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits, pp.
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