論文の概要: MirrorNet: A TEE-Friendly Framework for Secure On-device DNN Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09489v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 01:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:12:35.491251
- Title: MirrorNet: A TEE-Friendly Framework for Secure On-device DNN Inference
- Title（参考訳）: MirrorNet: デバイス上でセキュアなDNN推論のためのTEEフレンドリーなフレームワーク
- Authors: Ziyu Liu, Yukui Luo, Shijin Duan, Tong Zhou, Xiaolin Xu,
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、リアルタイム推論のためのエッジデバイスで普及している。
既存の防御アプローチでは、モデルの機密性を完全に保護できないか、あるいは重大なレイテンシの問題が発生する。
本稿では、モデル機密性を保護するため、任意のDNNモデルに対してTEEフレンドリーな実装を生成するMirrorNetを提案する。
評価のために、MirrorNetは認証と違法使用の間に18.6%の精度差を達成でき、ハードウェアオーバーヘッドは0.99%に過ぎなかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.08010398777227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural network (DNN) models have become prevalent in edge devices for real-time inference. However, they are vulnerable to model extraction attacks and require protection. Existing defense approaches either fail to fully safeguard model confidentiality or result in significant latency issues. To overcome these challenges, this paper presents MirrorNet, which leverages Trusted Execution Environment (TEE) to enable secure on-device DNN inference. It generates a TEE-friendly implementation for any given DNN model to protect the model confidentiality, while meeting the stringent computation and storage constraints of TEE. The framework consists of two key components: the backbone model (BackboneNet), which is stored in the normal world but achieves lower inference accuracy, and the Companion Partial Monitor (CPM), a lightweight mirrored branch stored in the secure world, preserving model confidentiality. During inference, the CPM monitors the intermediate results from the BackboneNet and rectifies the classification output to achieve higher accuracy. To enhance flexibility, MirrorNet incorporates two modules: the CPM Strategy Generator, which generates various protection strategies, and the Performance Emulator, which estimates the performance of each strategy and selects the most optimal one. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of MirrorNet in providing security guarantees while maintaining low computation latency, making MirrorNet a practical and promising solution for secure on-device DNN inference. For the evaluation, MirrorNet can achieve a 18.6% accuracy gap between authenticated and illegal use, while only introducing 0.99% hardware overhead.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、リアルタイム推論のためのエッジデバイスで普及している。
しかし、それらはモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、保護を必要とする。
既存の防御アプローチでは、モデルの機密性を完全に保護できないか、あるいは重大なレイテンシの問題が発生する。
これらの課題を克服するために,Trusted Execution Environment(TEE)を活用してデバイス上でセキュアなDNN推論を実現するMirrorNetを提案する。
任意のDNNモデルのTEEフレンドリな実装を生成し、TEEの厳密な計算とストレージ制約を満たしながら、モデルの機密性を保護する。
フレームワークは2つの重要なコンポーネントで構成されている。バックボーンモデル(BackboneNet)は通常の世界で保存されるが、推論精度は低い。
推論中、CPMはBackboneNetから中間結果を監視し、分類出力を修正してより高い精度を達成する。
柔軟性を高めるためにMirrorNetは、さまざまな保護戦略を生成するCPM Strategy Generatorと、各戦略のパフォーマンスを見積り、最も最適なものを選択するPerformance Emulatorという2つのモジュールを組み込んでいる。
大規模な実験では、MirrorNetが低い計算レイテンシを維持しながらセキュリティ保証を提供することで、デバイス上でセキュアなDNN推論のための実用的で有望なソリューションであることを実証している。
評価のために、MirrorNetは認証と違法使用の間に18.6%の精度差を達成でき、ハードウェアオーバーヘッドは0.99%に過ぎなかった。
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