安全:边信道保护边缘人工智能;丝绸PUF;skyrmion随机数。
麻省理工学院的研究人员建立了一个芯片,可以抵御边信道攻击目标机器学习在smartwatches计算、智能手机和平板电脑。边信道攻击涉及观察设备的操作的一个方面,在这种情况下,推导出秘密。
”这个项目的目标是建立一个集成电路,机器学习的优势,所以它仍然是低功耗,但可以防止这些侧信道攻击所以我们不失去这些模型的隐私,“ananthachandrakasan说,麻省理工学院的工程学院院长和麻省理工学院的电气工程和计算机科学教授。“人们没有重视安全的机器学习算法,这提出了硬件是有效地解决空间。”
芯片是基于阈值的计算。而不是一个神经网络实际操作数据,数据首先分为随机组件。网络单独作用于那些随机组件,以随机的顺序,在积累最终结果。这样,从设备泄漏的信息每次都是随机的。
然而,方法更需要大量的计算,那么,需要更多的内存。为了解决这个问题,研究者使用一个函数优化的过程,减少了神经网络的乘法需要处理数据。他们还保护中性网络本身通过加密模型的参数。通过分组参数块加密他们之前,他们提供更多的安全,同时减少所需的内存芯片。
“通过使用这种特殊的函数,我们可以执行这个操作虽然跳过一些步骤的影响较小,这使我们能够减少开销。我们可以降低成本,但它有其它成本的神经网络精度。所以,我们必须做一个明智的选择算法和架构,我们选择“说Saurav Maji,研究生在麻省理工学院的电气工程和计算机科学。
研究人员他们的芯片与基线相比没有安全硬件实现。在基线,他们能够恢复隐藏信息在收集约1000电源波形的设备。新硬件,甚至在收集200万年波形,他们仍然无法恢复数据。新的芯片还需要5.5倍的力量和硅面积超过基线的1.6倍。
“我们的安全问题。我们必须愿意牺牲一些能源消费更安全的计算。这不是免费的午餐。未来的研究将集中在如何减少开销为了使计算更安全,”切卓卡山说。
他们还与生物医学信号数据测试芯片,确保它将在实际实现工作。接下来,他们计划将方法应用于电磁边信道攻击。
光州科学与技术研究所的研究人员,普渡大学,延世大学设计的自然物理unclonable函数(PUF)标签使用丝绸。这些标记是用来创建一个无镜片、光学(光学),和便携式PUF (LOP-PUF)模块。
“当一束光照射到无序丝绸纤维最优密度,它会导致光的衍射。个人超细纤维的纳米结构增强光强度的对比的背景。衍射光然后被一个图像传感器。自模式微自然产生,它是独一无二的,形成一个独特的模式,”年轻分钟歌说光州科学和技术研究所的教授。
研究人员优化之间的距离silk-based PUF和图像传感器实现所需的强度和对比。大会还包括大量反射镜和三个三色发光二极管中其他组件。一个冷却风扇也用来减少热噪声。团队处理光的捕获模式和转换成数字格式。
“据我们所知,这是第一个使用丝绸PUF模块设计,自然丰富的生物材料。这意味着我们不需要花时间在开发复杂的安全密钥,说:“大自然为我们已经做过这个歌。
根据团队,“假”身份验证所需的平均时间大约是5 * 1041年,使LOP-PUF模块几乎无法突破设备。它还允许数字加密,以防止未经授权的访问。
“我们设计数字安全设备是低成本、便携、环保、和自由的预处理或后处理。它也不需要一个连贯的光源或笨重的透镜系统。这种系统的优点是多方面的,”宋说。
布朗大学的研究人员提出利用方式skyrmions生成真正的随机数。Skyrmions是微小的磁性异常出现在某些二维自旋的电子材料。
“已经有很多研究全球skyrmions动力学,用他们的动作为基础进行计算,“帮肖说,在布朗大学物理学系的主席。“但是在这项工作中,我们表明,纯粹的随机波动的大小skyrmions也可以是有用的。在本例中,我们表明,我们可以使用这些波动产生随机数,可能多达1000万位每秒。”
使用技术团队制作的磁性薄膜产生微妙的材料的原子晶格缺陷。当skyrmions形成的材料,这些缺陷,研究者称之为固定中心,将skyrmions牢牢地固定在合适的位置,而不是让他们,因为他们通常将。
当skyrmion举行到位,其大小随机波动。“每个skyrmion之间来回跳跃大直径和小直径,”王说,布朗的博士后研究员。“我们可以测量波动,随机发生的,并使用它来生成随机数。”
研究人员说,skyrmion大小的变化是通过反常霍尔效应测量,这是一个电压,整个材料的传播。这个电压是敏感的电子旋转的垂直分量。当skyrmion大小变化时,电压变化在某种程度上,很容易测量。那些随机电压变化可以用来产生一个随机数字的字符串。
通过优化缺陷间隔的装置,研究人员估计他们可以产生多达1000万每秒的随机数字。“这给了我们一个新方法生成真正的随机数,这可能是有用的对于许多应用程序,”肖说道。“这项工作也给了我们一个新的利用方式skyrmions的力量,通过观察当地的动力学以及他们的全球运动。”
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