論文の概要: Enabling Low-Cost Secure Computing on Untrusted In-Memory Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17292v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 20:48:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:52:46.979583
• Title: Enabling Low-Cost Secure Computing on Untrusted In-Memory Architectures
• Title（参考訳）: 信頼できないインメモリアーキテクチャによる低コストセキュアコンピューティングの実現
• Authors: Sahar Ghoflsaz Ghinani, Jingyao Zhang, Elaheh Sadredini,
• Abstract要約: Processing-in-Memory(PIM)は、処理をデータに近づけることで、パフォーマンスを大幅に向上させる。 暗号化されていないデータは、PIMにオフチップを移動させ、攻撃者にデータを公開し、信頼されたコンピューティングベース(TCB)上の仮定を破る。 本論文では,マルチパーティ計算(MPC)技術,特に算術秘密共有とYaoのガーブロード回路を用いて,帯域幅集約計算をPIMに安全にアウトソースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.565715369147691
• License:
• Abstract: Modern computing systems are limited in performance by the memory bandwidth available to processors, a problem known as the memory wall. Processing-in-Memory (PIM) promises to substantially improve this problem by moving processing closer to the data, improving effective data bandwidth, and leading to superior performance on memory-intensive workloads. However, integrating PIM modules within a secure computing system raises an interesting challenge: unencrypted data has to move off-chip to the PIM, exposing the data to attackers and breaking assumptions on Trusted Computing Bases (TCBs). To tackle this challenge, this paper leverages multi-party computation (MPC) techniques, specifically arithmetic secret sharing and Yao's garbled circuits, to outsource bandwidth-intensive computation securely to PIM. Additionally, we leverage precomputation optimization to prevent the CPU's portion of the MPC from becoming a bottleneck. We evaluate our approach using the UPMEM PIM system over various applications such as Deep Learning Recommendation Model inference and Logistic Regression. Our evaluations demonstrate up to a $14.66\times$ speedup compared to a secure CPU configuration while maintaining data confidentiality and integrity when outsourcing linear and/or nonlinear computation.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンピューティングシステムは、メモリウォールとして知られるプロセッサで利用可能なメモリ帯域幅によって性能が制限されている。 プロセッシング・イン・メモリ(PIM)は、処理をデータに近づけることでこの問題を大幅に改善し、効率的なデータ帯域幅を改善し、メモリ集約的なワークロードのパフォーマンスを向上させることを約束している。 しかし、セキュアなコンピューティングシステムにPIMモジュールを統合することは興味深い課題である。暗号化されていないデータはPIMにオフチップを移動し、攻撃者にデータを公開し、信頼されたコンピューティングベース(TCB)上の仮定を破る必要がある。 この課題に対処するために,本稿では,算術的な秘密共有やYaoのガーブロード回路といったマルチパーティ計算(MPC)技術を活用し,帯域幅集約計算をPIMに安全にアウトソースする。 さらに、プリ計算最適化を活用して、CPUのMPCの一部がボトルネックにならないようにする。 深層学習勧告モデル推論やロジスティック回帰など,様々なアプリケーションを対象としたUPMEM PIMシステムによるアプローチの評価を行った。 線形および/または非線形計算をアウトソーシングする際のデータ機密性と整合性を維持しつつ、セキュアなCPU構成と比較して14.66\times$のスピードアップを実現した。

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