論文の概要: TinyML Security: Exploring Vulnerabilities in Resource-Constrained Machine Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07114v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 16:41:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:10:05.897139
- Title: TinyML Security: Exploring Vulnerabilities in Resource-Constrained Machine Learning Systems
- Title（参考訳）: TinyML Security: リソース制約された機械学習システムにおける脆弱性の探索
- Authors: Jacob Huckelberry, Yuke Zhang, Allison Sansone, James Mickens, Peter A. Beerel, Vijay Janapa Reddi,
- Abstract要約: Tiny Machine Learning (TinyML)システムは、リソースに制約のあるデバイス上での機械学習推論を可能にする。
TinyMLモデルはセキュリティ上のリスクを生じさせ、重み付けによって機密性の高いデータやクエリインターフェースをエンコードする可能性がある。
この論文は、TinyMLのセキュリティ脅威に関する最初の徹底的な調査を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.33137384257399
- License:
- Abstract: Tiny Machine Learning (TinyML) systems, which enable machine learning inference on highly resource-constrained devices, are transforming edge computing but encounter unique security challenges. These devices, restricted by RAM and CPU capabilities two to three orders of magnitude smaller than conventional systems, make traditional software and hardware security solutions impractical. The physical accessibility of these devices exacerbates their susceptibility to side-channel attacks and information leakage. Additionally, TinyML models pose security risks, with weights potentially encoding sensitive data and query interfaces that can be exploited. This paper offers the first thorough survey of TinyML security threats. We present a device taxonomy that differentiates between IoT, EdgeML, and TinyML, highlighting vulnerabilities unique to TinyML. We list various attack vectors, assess their threat levels using the Common Vulnerability Scoring System, and evaluate both existing and possible defenses. Our analysis identifies where traditional security measures are adequate and where solutions tailored to TinyML are essential. Our results underscore the pressing need for specialized security solutions in TinyML to ensure robust and secure edge computing applications. We aim to inform the research community and inspire innovative approaches to protecting this rapidly evolving and critical field.
- Abstract（参考訳）: TinyML(Tiny Machine Learning)システムは、リソースに制約のあるデバイス上での機械学習推論を可能にするシステムで、エッジコンピューティングを変革しているが、ユニークなセキュリティ課題に直面している。
これらのデバイスは、RAMとCPUの機能によって制限されており、従来のシステムよりも2～3桁小さいため、従来のソフトウェアとハードウェアのセキュリティソリューションは実用的ではない。
これらのデバイスの物理的アクセシビリティは、サイドチャネル攻撃や情報漏洩に対する感受性を高める。
さらに、TinyMLモデルはセキュリティ上のリスクを生じさせ、重み付けによって機密性の高いデータやクエリインターフェースをエンコードする可能性がある。
この論文は、TinyMLのセキュリティ脅威に関する最初の徹底的な調査を提供する。
私たちは、IoT、EdgeML、TinyMLを区別するデバイス分類を示し、TinyML特有の脆弱性を強調します。
各種攻撃ベクトルをリストアップし、その脅威レベルをCommon Vulnerability Scoring Systemを用いて評価し、既存の防御と可能な防御の両方を評価する。
分析では,従来のセキュリティ対策が適切である場所と,TinyMLに適合したソリューションが不可欠であることを確認した。
我々の結果は、堅牢でセキュアなエッジコンピューティングアプリケーションを保証するために、TinyMLの特殊なセキュリティソリューションの必要性を強調します。
我々は,この急速に発展し,批判的な分野を保護するために,研究コミュニティに情報を提供し,革新的なアプローチを促すことを目的としている。
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