NNReArch：一种抵御神经网络架构逆向工程的张量程序调度框架
密码学与安全
2022-03-24 v1 硬件体系结构
摘要
架构逆向工程已成为针对深度神经网络（DNN）实现的一种新兴攻击。已有若干先前工作利用侧信道泄漏在目标于硬件加速平台上执行时恢复模型架构。本文中，我们以开源深度学习加速器 Versatile Tensor Accelerator（VTA）为目标，利用电磁（EM）侧信道泄漏全面学习 DNN 架构配置与 EM 辐射之间的关联。我们还考量整体系统——包括 Xilinx FPGA 上 VTA 加速器的底层张量程序代码，并探究此类底层配置对 EM 泄漏的影响。我们的研究表明，张量程序的优化与配置均会影响 EM 侧信道泄漏。在掌握底层张量程序与 EM 辐射之间关联的基础上，我们提出 NNReArch，一种轻量级张量程序调度框架，用以抵御基于侧信道的 DNN 模型架构逆向工程。具体而言，NNReArch 通过调度 DNN 模型的张量程序执行来重塑不同 DNN 算子的 EM 轨迹，从而迷惑攻击者。NNReArch 是一个综合防护框架，支持两种模式：在 DNN 模型机密性与执行性能间取得平衡的均衡模式，以及选用最安全设置的安全模式。我们在开源 VTA 上以最先进的 DNN 架构实现并评估了所提框架。实验结果表明，NNReArch 能以较小的性能开销有效增强模型架构安全性。此外，所提出的混淆技术使 DNN 架构的逆向工程显著更难。
引用
@article{arxiv.2203.12046,
title = {NNReArch: A Tensor Program Scheduling Framework Against Neural Network Architecture Reverse Engineering},
author = {Yukui Luo and Shijin Duan and Cheng Gongye and Yunsi Fei and Xiaolin Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12046},
year = {2022}
}
备注
Accepted by FCCM 2022