論文の概要: DeepPeep: Exploiting Design Ramifications to Decipher the Architecture
of Compact DNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15248v1
- Date: Thu, 30 Jul 2020 06:01:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 13:14:35.142040
- Title: DeepPeep: Exploiting Design Ramifications to Decipher the Architecture
of Compact DNNs
- Title（参考訳）: DeepPeep: コンパクトDNNのアーキテクチャを解読する設計ラミフィケーションの爆発
- Authors: Nandan Kumar Jha, Sparsh Mittal, Binod Kumar, and Govardhan Mattela
- Abstract要約: DeepPeepは、コンパクトDNNにおけるビルディングブロックのアーキテクチャをリバースエンジニアリングするための2段階攻撃手法である。
セキュアなMobileNet-V1"は、推論遅延の大幅な削減と予測性能の改善を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3651168422805027
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The remarkable predictive performance of deep neural networks (DNNs) has led
to their adoption in service domains of unprecedented scale and scope. However,
the widespread adoption and growing commercialization of DNNs have underscored
the importance of intellectual property (IP) protection. Devising techniques to
ensure IP protection has become necessary due to the increasing trend of
outsourcing the DNN computations on the untrusted accelerators in cloud-based
services. The design methodologies and hyper-parameters of DNNs are crucial
information, and leaking them may cause massive economic loss to the
organization. Furthermore, the knowledge of DNN's architecture can increase the
success probability of an adversarial attack where an adversary perturbs the
inputs and alter the prediction.
In this work, we devise a two-stage attack methodology "DeepPeep" which
exploits the distinctive characteristics of design methodologies to
reverse-engineer the architecture of building blocks in compact DNNs. We show
the efficacy of "DeepPeep" on P100 and P4000 GPUs. Additionally, we propose
intelligent design maneuvering strategies for thwarting IP theft through the
DeepPeep attack and proposed "Secure MobileNet-V1". Interestingly, compared to
vanilla MobileNet-V1, secure MobileNet-V1 provides a significant reduction in
inference latency ($\approx$60%) and improvement in predictive performance
($\approx$2%) with very-low memory and computation overheads.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の顕著な予測性能は、前例のないスケールとスコープのサービスドメインに採用されている。
しかし、DNNの普及と商業化が進み、知的財産権(IP)保護の重要性が強調されている。
クラウドベースのサービスにおいて、信頼できないアクセラレータ上でDNN計算をアウトソーシングする傾向が高まっているため、IP保護を保証する技術開発が求められている。
DNNの設計手法とハイパーパラメータは重要な情報であり、それらを漏洩させることで組織に大きな経済的損失をもたらす可能性がある。
さらに、DNNアーキテクチャの知識は、敵が入力を摂動し、予測を変更する敵攻撃の成功確率を高めることができる。
本研究では,設計手法の特徴を生かした2段階攻撃手法"DeepPeep"を考案し,コンパクトDNNにおけるビルディングブロックのアーキテクチャをリバースエンジニアリングする。
P100 と P4000 GPU における "DeepPeep" の有効性を示す。
さらに,DeepPeep攻撃によるIP盗難防止のためのインテリジェントな設計操作戦略を提案し,"Secure MobileNet-V1"を提案する。
興味深いことに、vanilla mobilenet-v1と比較して、secure mobilenet-v1は推論レイテンシの大幅な削減(約60%)と、非常に低いメモリと計算オーバーヘッドを備えた予測パフォーマンスの改善(約2%)を提供する。
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