利用逻辑锁定对机器学习加速器实施神经木马攻击
密码学与安全
2023-04-18 v2 人工智能
硬件体系结构
摘要
逻辑锁定（logic locking）已被提出用于在芯片制造过程中保护知识产权（IP）。逻辑锁定技术通过使设计中的一组组合模块依赖于一个对不可信方保密的密钥来保护硬件 IP。若使用了错误的密钥，被锁定模块会产生一组确定性错误，从而限制未授权使用。逻辑锁定的常见目标是神经加速器，尤其是在机器学习即服务日益普及的情况下。在这项工作中，我们探究了如何利用逻辑锁定来破坏其所保护的神经加速器的安全性。具体而言，我们展示了如何将错误密钥引起的确定性错误用于产生神经木马式后门。为此，我们首先概述了一个动机性攻击场景：一个精心选择的错误密钥（我们称之为木马密钥）会在被锁定的加速器中针对攻击者指定的输入类别产生误分类。随后，我们开发了一种理论上稳健的攻击方法，用于自动识别木马密钥。为评估该攻击，我们在多个被锁定的加速器上发起攻击。在最大的基准加速器中，我们的攻击识别出一枚木马密钥，其对攻击者指定的触发输入导致分类准确率下降 74%，而对其他输入的平均准确率仅降低 1.7%。
引用
@article{arxiv.2304.06017,
title = {Exploiting Logic Locking for a Neural Trojan Attack on Machine Learning Accelerators},
author = {Hongye Xu and Dongfang Liu and Cory Merkel and Michael Zuzak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06017},
year = {2023}
}
备注
Accepted in GLSVLSI 2023