論文の概要: Honest to a Fault: Root-Causing Fault Attacks with Pre-Silicon RISC Pipeline Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04846v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 20:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:19:52.273780
• Title: Honest to a Fault: Root-Causing Fault Attacks with Pre-Silicon RISC Pipeline Characterization
• Title（参考訳）: プリシリコンRISCパイプラインキャラクタリゼーションによる根部障害発生
• Authors: Arsalan Ali Malik, Harshvadan Mihir, Aydin Aysu,
• Abstract要約: 本研究の目的は、回路レベルからAI/MLアプリケーションソフトウェアへの障害伝播をトレースしながら、RISC-V命令セットとパイプラインステージ内の障害の影響を特徴づけ、診断することである。 この分析により、制御されたクロックグリッチパラメータによって新たな脆弱性を発見し、特にRISC-Vデコードステージをターゲットにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.83186491286234
• License:
• Abstract: Fault injection attacks represent a class of threats that can compromise embedded systems across multiple layers of abstraction, such as system software, instruction set architecture (ISA), microarchitecture, and physical implementation. Early detection of these vulnerabilities and understanding their root causes along with their propagation from the physical layer to the system software is critical to secure the cyberinfrastructure. This present presents a comprehensive methodology for conducting controlled fault injection attacks at the pre-silicon level and an analysis of the underlying system for root-causing behavior. As the driving application, we use the clock glitch attacks in AI/ML applications for critical misclassification. Our study aims to characterize and diagnose the impact of faults within the RISC-V instruction set and pipeline stages, while tracing fault propagation from the circuit level to the AI/ML application software. This analysis resulted in discovering a novel vulnerability through controlled clock glitch parameters, specifically targeting the RISC-V decode stage.
• Abstract（参考訳）: フォールトインジェクション攻撃は、システムソフトウェア、命令セットアーキテクチャ(ISA)、マイクロアーキテクチャ、物理実装など、複数の抽象化層にまたがる組み込みシステムに侵入する脅威のクラスを表す。 これらの脆弱性を早期に検出し、物理的層からシステムソフトウェアへの伝播とともに根本原因を理解することは、サイバーインフラ構造を確保するために重要である。 本報告では, プレシリコンレベルにおいて, 制御された断層注入攻撃を行うための包括的方法論と根源解析システムの解析について述べる。 駆動アプリケーションとして、クリティカルな誤分類のために、AI/MLアプリケーションにクロックグリッチアタックを使用します。 本研究の目的は,回路レベルからAI/MLアプリケーションソフトウェアへの障害伝播をトレースしながら,RISC-V命令セットとパイプラインステージ内の障害の影響を特徴づけ,診断することである。 この分析により、制御されたクロックグリッチパラメータによって新たな脆弱性を発見し、特にRISC-Vデコードステージをターゲットにした。

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