論文の概要: Learning to Reverse DNNs from AI Programs Automatically
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10364v1
- Date: Fri, 20 May 2022 04:17:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-24 15:52:36.281216
- Title: Learning to Reverse DNNs from AI Programs Automatically
- Title(参考訳): AIプログラムからDNNを自動で学習する
- Authors: Simin Chen and Hamed Khanpour and Cong Liu and Wei Yang
- Abstract要約: NNReverseは,ドメイン知識のないAIプログラムからDNNをリバース可能な,最初の学習ベース手法である。
アセンブリ命令のセマンティクスを正確に表現するために、NNReverseはよりきめ細かい埋め込みモデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.414732322675093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the privatization deployment of DNNs on edge devices, the security of
on-device DNNs has raised significant concern. To quantify the model leakage
risk of on-device DNNs automatically, we propose NNReverse, the first
learning-based method which can reverse DNNs from AI programs without domain
knowledge. NNReverse trains a representation model to represent the semantics
of binary code for DNN layers. By searching the most similar function in our
database, NNReverse infers the layer type of a given function's binary code. To
represent assembly instructions semantics precisely, NNReverse proposes a more
fine-grained embedding model to represent the textual and structural-semantic
of assembly functions.
- Abstract(参考訳): エッジデバイス上でのDNNの民営化デプロイにより、デバイス上のDNNのセキュリティが大きな懸念を浴びている。
デバイス上でのDNNのモデル漏洩リスクを自動的に定量化するために,ドメイン知識のないAIプログラムからDNNを逆転可能な,最初の学習ベース手法であるNNReverseを提案する。
NNReverseは、DNNレイヤのバイナリコードのセマンティクスを表現するために、表現モデルをトレーニングする。
我々のデータベースで最もよく似た関数を検索することで、NNReverseは関数のバイナリコードのレイヤタイプを推測する。
アセンブリ命令のセマンティクスを正確に表現するために、NNReverseはより微細な埋め込みモデルを提案し、アセンブリ関数のテキスト的および構造的意味を表現する。
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