論文の概要: Side Channel-Assisted Inference Leakage from Machine Learning-based ECG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01990v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 17:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 12:54:50.656448
• Title: Side Channel-Assisted Inference Leakage from Machine Learning-based ECG Classification
• Title（参考訳）: 機械学習によるECG分類によるサイドチャネル支援推論リーク
• Authors: Jialin Liu, Ning Miao, Chongzhou Fang, Houman Homayoun, Han Wang
• Abstract要約: 近年、多くの企業がECGモニタリングと不規則な心拍警告を備えたプロダクトをローンチしている。 時系列アルゴリズムの動的時間ワープ(DTW)は、ECG分類タスクを実行するために広く採用されている。 本稿では,ECG 入力サンプルのラベルをサイドチャネル攻撃である Flush+Reload によって盗むことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.85265545780868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Electrocardiogram (ECG) measures the electrical cardiac activity generated by the heart to detect abnormal heartbeat and heart attack. However, the irregular occurrence of the abnormalities demands continuous monitoring of heartbeats. Machine learning techniques are leveraged to automate the task to reduce labor work needed during monitoring. In recent years, many companies have launched products with ECG monitoring and irregular heartbeat alert. Among all classification algorithms, the time series-based algorithm dynamic time warping (DTW) is widely adopted to undertake the ECG classification task. Though progress has been achieved, the DTW-based ECG classification also brings a new attacking vector of leaking the patients' diagnosis results. This paper shows that the ECG input samples' labels can be stolen via a side-channel attack, Flush+Reload. In particular, we first identify the vulnerability of DTW for ECG classification, i.e., the correlation between warping path choice and prediction results. Then we implement an attack that leverages Flush+Reload to monitor the warping path selection with known ECG data and then build a predictor for constructing the relation between warping path selection and labels of input ECG samples. Based on experiments, we find that the Flush+Reload-based inference leakage can achieve an 84.0\% attacking success rate to identify the labels of the two samples in DTW.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は、心臓によって生じる心活動を測定し、異常な心拍や心臓発作を検出する。 しかし、異常の発生は心拍の連続的なモニタリングを必要とする。 機械学習技術を利用してタスクを自動化し、監視に必要な作業を削減する。 近年、多くの企業がECGモニタリングと不規則な心拍警告を備えた製品を発表している。 全ての分類アルゴリズムの中で、時系列アルゴリズムの動的時間ワープ(DTW)は、ECG分類タスクを実行するために広く採用されている。 進歩はあるものの、DTWベースのECG分類では、患者の診断結果を漏洩する新たな攻撃ベクトルももたらしている。 本稿では,ECG 入力サンプルのラベルをサイドチャネル攻撃である Flush+Reload によって盗むことができることを示す。 特に,心電図分類におけるDTWの脆弱性,すなわち乱れ経路選択と予測結果との相関を最初に同定する。 次に、Flush+Reloadを利用して、既知のECGデータによるワープパス選択を監視し、次いで、ワープパス選択と入力ECGサンプルのラベルの関係を構築するための予測器を構築する。 実験の結果,fash+reloadに基づく推論リークは,dtwの2つのサンプルのラベルを識別するために,84.0\%の攻撃成功率を達成できることがわかった。

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