論文の概要: PerSpectron: Detecting Invariant Footprints of Microarchitectural Attacks with Perceptron
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07691v1
- Date: Tue, 06 Oct 2026 03:26:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.78621
- Title: PerSpectron: Detecting Invariant Footprints of Microarchitectural Attacks with Perceptron
- Title（参考訳）: PerSpectron: パーセプトロンを用いたマイクロアーキテクチャーアタックの不変フットプリントの検出
- Abstract要約: 本研究は,ハードウェアによる攻撃の微構造的フットプリントを系統的に検討する。
ハードウェアベースのニューラル予測器の設計に相関したマイクロアーキテクチャ統計を用いる手法を提案する。
ハードウェアベースの検出器PerSpectronは、パーセプトロン学習を使って攻撃を識別し分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.446358562409556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting microarchitectural attacks is critical given their proliferation in recent years. Many of these attacks exhibit intrinsic behaviors essential to the nature of their operation, such as creating contention or misspeculation. This study systematically investigates the microarchitectural footprints of hardware-based attacks and shows how they can be detected and classified using an efficient hardware predictor. We present a methodology to use correlated microarchitectural statistics to design a hardware-based neural predictor capable of detecting and classifying microarchitectural attacks before data is leaked. Once a potential attack is detected, it can be proactively mitigated by triggering appropriate countermeasures. Our hardware-based detector, PerSpectron, uses perceptron learning to identify and classify attacks. Perceptron-based prediction has been successfully used in branch prediction and other hardware-based applications. PerSpectron has minimal performance overhead. The statistics being monitored have similar overhead to already existing performance monitoring counters. Additionally, PerSpectron operates outside the processor's critical paths, offering security without added computation delay. Our system achieves a usable detection rate for detecting attacks such as SpectreV1, SpectreV2, SpectreRSB, Meltdown, breakingKSLR, Flush+Flush, Flush+Reload, Prime+Probe as well as cache-attack calibration programs. We also believe that the large number of diverse microarchitectural features offers both evasion resilience and interpretability---features not present in previous hardware security detectors. We detect these attacks early enough to avoid any data leakage, unlike previous work that triggers countermeasures only after data has been exposed.
- Abstract（参考訳）: 近年のマイクロアーキテクチャー・アタックの検出は、その増殖を考えると極めて重要である。
これらの攻撃の多くは、その動作の性質に不可欠な本質的な行動を示す。
本研究は,ハードウェアベース攻撃の微構造的フットプリントを系統的に検討し,効率的なハードウェア予測器を用いて検出・分類する方法を示す。
本稿では、相関したマイクロアーキテクチャ統計を用いて、データ漏洩前にマイクロアーキテクチャー攻撃を検出し分類できるハードウェアベースのニューラル予測器を設計する手法を提案する。
潜在的な攻撃が検出されると、適切な対策をトリガーすることにより、積極的に軽減することができる。
ハードウェアベースの検出器PerSpectronは、パーセプトロン学習を使って攻撃を識別し分類する。
パーセプトロンベースの予測は分岐予測やその他のハードウェアベースのアプリケーションでうまく使われている。
PerSpectron のパフォーマンスオーバーヘッドは最小限である。
監視されている統計は、既存のパフォーマンス監視カウンタと同じようなオーバーヘッドがある。
さらに、PerSpectronはプロセッサのクリティカルパスの外で動作し、計算遅延を追加せずにセキュリティを提供する。
本稿では,SpectreV1,SpectreV2,SpectreRSB,Meltdown,breakingKSLR,Flush+Flush,Flush+Reload,Prime+Probe,キャッシュアタックキャリブレーションプログラムなどの攻撃検出に有効であることを示す。
我々はまた、様々なマイクロアーキテクチャーの特徴が、エスケープレジリエンスと解釈可能性の両方を提供していると信じている。
我々は、データ漏洩を避けるのに十分な早期にこれらの攻撃を検知する。
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