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Power Analysis of Floating-Point Operations for Leakage Resistance Evaluation of Neural Network Model Parameters 신경망 모델 매개변수의 누설 저항 평가를 위한 부동 소수점 연산의 전력 분석

Hanae NOZAKI, Kazukuni KOBARA

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요약 :

머신러닝 보안 분야에서는 특히 엣지 디바이스에 대한 공격 표면 중 하나로 상관 전력/전자기 분석(CPA/CEMA) 등 사이드 채널 분석의 적용이 확대되고 있습니다. 신경망(NN) 모델 매개변수의 누출 저항을 평가하는 것을 목표로 합니다. 무게편견, NN의 기본 연산인 부동소수점(FP) 연산에 대한 CPA/CEMA의 타당성 조사를 수행했습니다. 본 논문에서는 곱셈과 덧셈 연산에서 각각 CPA/CEMA를 사용하여 가중치와 편향을 복구하는 접근 방식을 제안합니다. 높은 정밀도와 효율성으로 복구를 실현하려면 IEEE 754 표현의 특성을 고려하는 것이 필수적입니다. FP 작업에 대한 CPA/CEMA에는 AES와 같은 암호화 구현에 대한 기존 CPA/CEMA와 다른 접근 방식이 필요하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E107-A No.3 pp.331-343
발행일
2024/03/01
공개일
2023/09/25
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2023CIP0012
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Cryptography and Information Security)
범주

작성자

Hanae NOZAKI
  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
Kazukuni KOBARA
  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

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