Abstract-Deep lärande har blivit de-facto beräkningsparadigm för olika typer av perceptionsproblem, inklusive många integritetskänsliga applikationer såsom online medicinsk bildanalys. Det råder inget tvivel om att dataintegriteten i dessa system för djupinlärning är ett allvarligt problem. Olika från tidigare forskning som fokuserar på att utnyttja integritetsläckage från djupt lärande modeller, i detta dokument, presenterar vi den första attacken på genomförandet av djupt lärande modeller. För att vara specifika, utför vi attacken på en FPGA-baserad konvolutional neurala nätverk accelerator och vi lyckas återställa indatabilden från insamlade kraftspår utan att veta de detaljerade parametrarna i det neurala nätverket. För MNIST-datasetet kan vår kraft-side-kanal-attack uppnå upp till 89% igenkänningsnoggrannhet.
Wei och Al. har också utfört en attack på en FPGA-baserad konvolutional neural nätverk accelerator REF.
I Know What You See: Power Side-Channel Attack on Convolutional Neural Network Accelerators
{'venue': "ACSAC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}