論文の概要: Real-world Edge Neural Network Implementations Leak Private Interactions Through Physical Side Channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14512v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:15:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:35.069065
• Title: Real-world Edge Neural Network Implementations Leak Private Interactions Through Physical Side Channel
• Title（参考訳）: 実世界のエッジニューラルネットワークによる物理チャネルを介したプライベートインタラクションのリーク
• Authors: Zhuoran Liu, Senna van Hoek, Péter Horváth, Dirk Lauret, Xiaoyun Xu, Lejla Batina,
• Abstract要約: 我々は、物理デバイスの電磁放射を利用して、ニューラルネットワークとユーザインタラクションを抽出する、一般的な物理的サイドチャネル攻撃(ScaAR)を導入する。 提案する攻撃は実装に依存しないため,ハードウェアやソフトウェアの実装に関する詳細な知識を敵に持つ必要はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.693037237501675
• License:
• Abstract: Neural networks have become a fundamental component of numerous practical applications, and their implementations, which are often accelerated by hardware, are integrated into all types of real-world physical devices. User interactions with neural networks on hardware accelerators are commonly considered privacy-sensitive. Substantial efforts have been made to uncover vulnerabilities and enhance privacy protection at the level of machine learning algorithms, including membership inference attacks, differential privacy, and federated learning. However, neural networks are ultimately implemented and deployed on physical devices, and current research pays comparatively less attention to privacy protection at the implementation level. In this paper, we introduce a generic physical side-channel attack, ScaAR, that extracts user interactions with neural networks by leveraging electromagnetic (EM) emissions of physical devices. Our proposed attack is implementation-agnostic, meaning it does not require the adversary to possess detailed knowledge of the hardware or software implementations, thanks to the capabilities of deep learning-based side-channel analysis (DLSCA). Experimental results demonstrate that, through the EM side channel, ScaAR can effectively extract the class label of user interactions with neural classifiers, including inputs and outputs, on the AMD-Xilinx MPSoC ZCU104 FPGA and Raspberry Pi 3 B. In addition, for the first time, we provide side-channel analysis on edge Large Language Model (LLM) implementations on the Raspberry Pi 5, showing that EM side channel leaks interaction data, and different LLM tokens can be distinguishable from the EM traces.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは多くの実用アプリケーションの基本コンポーネントとなり、ハードウェアによってしばしば加速されるその実装は、あらゆる種類の現実世界の物理デバイスに統合されている。 ハードウェアアクセラレータ上でのニューラルネットワークとのユーザインタラクションは、一般的にプライバシに敏感であると考えられている。 脆弱性を解明し、メンバシップ推論攻撃、差分プライバシー、フェデレーション学習など、機械学習アルゴリズムのレベルでプライバシ保護を強化するための実質的な取り組みが実施されている。 しかしながら、ニューラルネットワークは最終的に物理デバイスに実装され、デプロイされるため、現在の研究は実装レベルでのプライバシ保護に比較的注意を払わない。 本稿では,物理機器の電磁放射を利用してニューラルネットワークとユーザインタラクションを抽出する,汎用的な物理的サイドチャネル攻撃(ScaAR)を提案する。 提案する攻撃は実装に依存しないため,ディープラーニングに基づくサイドチャネル解析(DLSCA)の能力により,ハードウェアやソフトウェア実装に関する詳細な知識を敵に持つ必要がなくなる。 実験結果から,AMD-Xilinx MPSoC ZCU104 FPGA と Raspberry Pi 3 B 上で,入力や出力を含むニューラルな分類器によるユーザインタラクションのクラスラベルを効果的に抽出できることが確認された。

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