Fugu-MT 論文翻訳(概要): MaliGNNoma: GNN-Based Malicious Circuit Classifier for Secure Cloud FPGAs

論文の概要: MaliGNNoma: GNN-Based Malicious Circuit Classifier for Secure Cloud FPGAs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01860v1
Date: Mon, 4 Mar 2024 09:16:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-17 17:10:47.087170
Title: MaliGNNoma: GNN-Based Malicious Circuit Classifier for Secure Cloud FPGAs
Title（参考訳）: MaliGNNoma: セキュアクラウドFPGAのためのGNNベースの悪意回路分類器
Authors: Lilas Alrahis, Hassan Nassar, Jonas Krautter, Dennis Gnad, Lars Bauer, Jorg Henkel, Mehdi Tahoori,
Abstract要約: MaliGNNomaは、悪意のあるFPGA構成を正確に識別する機械学習ベースのソリューションである。必要なマルチ層セキュリティシステム内の初期セキュリティレイヤとして,クラウドサービスプロバイダが採用することも可能だ。 MaliGNNomaは、それぞれ98.24%と97.88%の分類精度と精度を達成し、最先端のアプローチを上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6273816588362844
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The security of cloud field-programmable gate arrays (FPGAs) faces challenges from untrusted users attempting fault and side-channel attacks through malicious circuit configurations. Fault injection attacks can result in denial of service, disrupting functionality or leaking secret information. This threat is further amplified in multi-tenancy scenarios. Detecting such threats before loading onto the FPGA is crucial, but existing methods face difficulty identifying sophisticated attacks. We present MaliGNNoma, a machine learning-based solution that accurately identifies malicious FPGA configurations. Serving as a netlist scanning mechanism, it can be employed by cloud service providers as an initial security layer within a necessary multi-tiered security system. By leveraging the inherent graph representation of FPGA netlists, MaliGNNoma employs a graph neural network (GNN) to learn distinctive malicious features, surpassing current approaches. To enhance transparency, MaliGNNoma utilizes a parameterized explainer for the GNN, labeling the FPGA configuration and pinpointing the sub-circuit responsible for the malicious classification. Through extensive experimentation on the ZCU102 board with a Xilinx UltraScale+ FPGA, we validate the effectiveness of MaliGNNoma in detecting malicious configurations, including sophisticated attacks, such as those based on benign modules, like cryptography accelerators. MaliGNNoma achieves a classification accuracy and precision of 98.24% and 97.88%, respectively, surpassing state-of-the-art. We compare MaliGNNoma with five state-of-the-art scanning methods, revealing that not all attack vectors detected by MaliGNNoma are recognized by existing solutions, further emphasizing its effectiveness. Additionally, we make MaliGNNoma and its associated dataset publicly available.
Abstract（参考訳）: クラウドフィールドプログラミング可能なゲートアレイ(FPGA)のセキュリティは、悪意のある回路構成を通じて、障害およびサイドチャネル攻撃を試みる信頼できないユーザによる課題に直面している。フォールトインジェクション攻撃は、サービスの否定、機能の破壊、秘密情報の漏洩につながる可能性がある。この脅威は、マルチテナンシのシナリオでさらに増幅される。 FPGAにロードする前にそのような脅威を検出することは重要であるが、既存の手法では高度な攻撃を特定するのが困難である。悪意のあるFPGA構成を正確に識別する機械学習ベースのソリューションであるMaliGNNomaを提案する。ネットリストスキャニングメカニズムとして機能し、クラウドサービスプロバイダによって、必要なマルチ層セキュリティシステム内の初期セキュリティレイヤとして使用できる。 FPGAネットリスト固有のグラフ表現を活用することで、MaliGNNomaはグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、現在のアプローチを超越した、独特な悪意のある特徴を学習する。透明性を高めるために、MaliGNNomaはGNNのパラメータ化説明器を使用し、FPGAの構成をラベル付けし、悪意のある分類に責任を持つサブ回路をピンポイントする。 Xilinx UltraScale+ FPGAを用いたZCU102ボード上での広範囲な実験を通じて、暗号アクセラレータのような良性モジュールに基づくような高度な攻撃を含む悪意のある構成の検出におけるMaliGNNomaの有効性を検証する。 MaliGNNomaは、それぞれ98.24%と97.88%の分類精度と精度を達成し、最先端技術を上回っている。我々は,MaliGNNomaと5つの最先端走査法を比較し,MaliGNNomaが検出した全ての攻撃ベクトルが既存のソリューションで認識されるわけではないことを明らかにし,その有効性を強調した。さらに、MaliGNNomaとその関連するデータセットを公開しています。

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