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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 761 - 773 (13page)
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본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 활성화 함수의 근사
IV. MLP 모델 MNIST 데이터 추론 실험
V. 마스킹된 신경망 알고리즘
VI. 마스킹된 신경망의 안전성 및 성능 평가
VII. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Y. LeCun, Y. Bengjo, G. Hinton, “Dee p Learning,” Nature 521.7553(2015), 4 36-444.
Chabanne, Hervé, et al, “Side channel attacks for architecture extraction of neural networks,” CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2021.
Batina, Lejla, et al, “CSI NN: Reverse engineering of neural network archite ctures through electromagnetic side c hannel,” 28th USENIX Security Sympo sium (USENIX Security 19). 2019.
M. Méndez Real, R. Salvador, “Physic al side-channel attacks on embedded neural networks: A survey,” Applied S ciences, 2021.
K. Athanasiou, T. Wahl, AA. Ding, , and Y. Fei, “Masking feedforward neu ral networks against power analysis a ttacks,” Proceedings on Privacy Enhan cing Technologies, 2022(1).
Chabanne, Hervé, et al, “Side channel attacks for architecture extraction of neural networks,” CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2021.
Batina, Lejla, et al, “CSI NN: Reverse engineering of neural network archite ctures through electromagnetic side c hannel,” 28th USENIX Security Sympo sium (USENIX Security 19). 2019.
M. Méndez Real, R. Salvador, “Physic al side-channel attacks on embedded neural networks: A survey,” Applied S ciences, 2021.
K. Athanasiou, T. Wahl, AA. Ding, , and Y. Fei, “Masking feedforward neu ral networks against power analysis a ttacks,” Proceedings on Privacy Enhan cing Technologies, 2022(1).
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