Fugu-MT 論文翻訳(概要): Being Patient and Persistent: Optimizing An Early Stopping Strategy for Deep Learning in Profiled Attacks

論文の概要: Being Patient and Persistent: Optimizing An Early Stopping Strategy for Deep Learning in Profiled Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14416v1
Date: Mon, 29 Nov 2021 09:54:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-01 01:29:13.951295
Title: Being Patient and Persistent: Optimizing An Early Stopping Strategy for Deep Learning in Profiled Attacks
Title（参考訳）: 患者と永続性:プロファイルアタックにおけるディープラーニングの早期停止戦略の最適化
Authors: Servio Paguada, Lejla Batina, Ileana Buhan, Igor Armendariz
Abstract要約: 本稿では,学習中のモデルの最適状態を確実に認識する早期停止アルゴリズムを提案する。ディープラーニングモデルが最適であるためには,永続性と忍耐という2つの条件を定式化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7748013252318504
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The absence of an algorithm that effectively monitors deep learning models used in side-channel attacks increases the difficulty of evaluation. If the attack is unsuccessful, the question is if we are dealing with a resistant implementation or a faulty model. We propose an early stopping algorithm that reliably recognizes the model's optimal state during training. The novelty of our solution is an efficient implementation of guessing entropy estimation. Additionally, we formalize two conditions, persistence and patience, for a deep learning model to be optimal. As a result, the model converges with fewer traces.
Abstract（参考訳）: サイドチャネル攻撃で使用されるディープラーニングモデルを効果的に監視するアルゴリズムがないと、評価の難しさが増す。攻撃が失敗した場合、私たちは耐性のある実装や欠陥のあるモデルに対処しています。学習中にモデルの最適状態を確実に認識する早期停止アルゴリズムを提案する。我々の解の新規性は、推定エントロピー推定の効率的な実装である。さらに,ディープラーニングモデルが最適であるためには,永続性と忍耐という2つの条件を定式化する。結果として、モデルはより少ないトレースで収束する。

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