Panaliti parantos ngembangkeun solusi kaamanan sareng chip leutik ieu pikeun modél AI-lapar kakuatan anu nawiskeun panyalindungan ngalawan dua serangan umum.
Aplikasi ngawas kaséhatan tiasa ngabantosan jalma ngokolakeun panyakit kronis atanapi tetep dina jalur kalayan tujuan kabugaran, nganggo henteu langkung ti hiji smartphone. Nanging, aplikasi ieu tiasa laun sareng teu épisién énergi sabab modél pembelajaran mesin anu ageung anu ngawasa aranjeunna kedah dialihkeun antara smartphone sareng server mémori sentral.
Insinyur sering nyepetkeun hal-hal nganggo hardware anu ngirangan kabutuhan pikeun mindahkeun seueur data deui sareng mudik. Sanaos akselerator diajar mesin ieu tiasa nyéépkeun komputasi, aranjeunna rentan ka panyerang anu tiasa maok inpormasi rahasia.
Pikeun ngirangan kerentanan ieu, peneliti ti MIT sareng MIT-IBM Watson AI Lab nyiptakeun akselerator pembelajaran mesin anu tahan kana dua jinis serangan anu paling umum. Chipna tiasa ngajaga rékaman kaséhatan pangguna, inpormasi kauangan, atanapi data sénsitip sanésna bari tetep ngamungkinkeun modél AI anu ageung pikeun ngajalankeun éfisién dina alat.
Tim éta ngembangkeun sababaraha optimasi anu ngamungkinkeun kaamanan anu kuat bari ngan ukur ngalambatkeun alat. Salaku tambahan, kaamanan tambahan henteu mangaruhan katepatan itungan. Akselerator mesin-learning ieu tiasa mangpaat pisan pikeun nungtut aplikasi AI sapertos realitas tambahan sareng virtual atanapi nyetir otonom.
Nalika ngalaksanakeun chip bakal ngajantenkeun alat rada langkung mahal sareng kirang hémat énergi, éta kadang-kadang harga anu pantes pikeun mayar kaamanan, saur panulis pamimpin Maitreyi Ashok, saurang mahasiswa lulusan rékayasa listrik sareng élmu komputer (EECS) di MIT.
"Penting pikeun ngarancang kalayan kaamanan dina pikiran ti mimiti. Lamun anjeun nyoba pikeun nambahkeun sanajan jumlah minimal kaamanan sanggeus sistem geus dirancang, éta prohibitively mahal. Kami tiasa sacara efektif nyaimbangkeun seueur tradeoffs ieu salami fase desain, ”saur Ashok.
Nya ko-panulis kaasup Saurav Maji, hiji murid lulusan EECS; Xin Zhang sareng John Cohn ti MIT-IBM Watson AI Lab; jeung pangarang senior Anantha Chandrakasan, lulugu inovasi jeung strategi perwira MIT urang, dekan Sakola Téknik, jeung Vannevar Bush Professor of EECS. Panalitian bakal dipidangkeun dina Konférénsi Sirkuit Terpadu Adat IEEE.
Kerentanan saluran samping
Panaliti nargétkeun jinis akselerator pembelajaran mesin anu disebut komputasi mémori digital. Chip IMC digital ngalakukeun komputasi dina mémori alat, dimana potongan modél pembelajaran mesin disimpen saatos dipindahkeun tina server sentral.
Sakabeh model badag teuing pikeun nyimpen dina alat, tapi ku megatkeun kana lembar jeung ngagunakeun deui potongan eta saloba mungkin, chip IMC ngurangan jumlah data nu kudu dipindahkeun deui mudik.
Tapi chip IMC tiasa rentan ka hacker. Dina serangan saluran samping, hacker ngawas konsumsi kakuatan chip sarta ngagunakeun téhnik statistik pikeun ngabalikeun-insinyur data nalika chip ngitung. Dina serangan bus-probing, hacker bisa maok bit model na dataset ku probing komunikasi antara akselerator jeung memori off-chip.
IMC digital nyepetkeun komputasi ku ngalakukeun jutaan operasi sakaligus, tapi pajeulitna ieu ngajantenkeun sesah pikeun nyegah serangan nganggo ukuran kaamanan tradisional, saur Ashok.
Anjeunna sareng kolaborator na nyandak pendekatan tilu-pronged pikeun ngahalangan saluran samping sareng serangan bus-probing.
Kahiji, aranjeunna padamelan ukuran kaamanan dimana data dina IMC dibagi kana potongan acak. Contona, bit enol bisa dibagi jadi tilu bit nu masih sarua enol sanggeus operasi logis. IMC henteu pernah ngitung sareng sadaya potongan dina operasi anu sami, ku kituna serangan saluran samping henteu pernah tiasa ngarekonstruksikeun inpormasi anu nyata.
Tapi pikeun téknik ieu tiasa dianggo, bit acak kedah ditambah pikeun ngabagi data. Kusabab digital IMC ngalakukeun jutaan operasi sakaligus, ngahasilkeun jadi loba bit acak bakal ngalibetkeun teuing komputasi. Pikeun chip maranéhanana, peneliti manggihan cara pikeun simplify komputasi, sahingga leuwih gampang pikeun éféktif pamisah data bari ngaleungitkeun butuh bit acak.
Kadua, aranjeunna nyegah serangan bus-probing ngagunakeun cipher lightweight nu encrypts model disimpen dina memori off-chip. cipher lightweight ieu ngan merlukeun itungan basajan. Salaku tambahan, aranjeunna ngan ukur ngadekrip potongan modél anu disimpen dina chip upami diperyogikeun.
Katilu, pikeun ngaronjatkeun kaamanan, aranjeunna dihasilkeun konci nu decrypts cipher langsung dina chip, tinimbang mindahkeun deui mudik jeung modél. Aranjeunna dihasilkeun konci unik ieu tina variasi acak dina chip nu diwanohkeun dina mangsa manufaktur, ngagunakeun naon katelah fungsi unclonable fisik.
"Panginten hiji kawat bakal langkung kandel tibatan anu sanés. Urang tiasa nganggo variasi ieu pikeun meunangkeun nol sareng hiji kaluar tina sirkuit. Pikeun unggal chip, urang tiasa kéngingkeun konci acak anu kedah konsisten sabab sipat acak ieu henteu kedah robih sacara signifikan dina waktosna, ”jelas Ashok.
Aranjeunna nganggo deui sél mémori dina chip, ngamangpaatkeun imperfections dina sél ieu pikeun ngahasilkeun konci. Ieu merlukeun kirang komputasi ti ngahasilkeun konci ti scratch.
"Salaku kaamanan parantos janten masalah kritis dina desain alat-alat tepi, peryogi pikeun ngembangkeun tumpukan sistem lengkep anu fokus kana operasi anu aman. Karya ieu museurkeun kana kaamanan pikeun beban kerja mesin-learning sareng ngajelaskeun prosésor digital anu ngagunakeun optimasi cross-cutting. Éta kalebet aksés data énkripsi antara mémori sareng prosésor, pendekatan pikeun nyegah serangan saluran sisi nganggo acakisasi, sareng ngamangpaatkeun variabilitas pikeun ngahasilkeun kodeu unik. Desain sapertos kitu bakal kritis dina alat sélulér anu bakal datang, ”saur Chandrakasan.
Uji kaamanan
Pikeun nguji chip maranéhanana, panalungtik nyandak peran hacker jeung nyoba maok informasi rusiah ngagunakeun side-channel jeung bus-probing serangan.
Malah sanggeus nyieun jutaan usaha, maranéhna teu bisa ngarekonstruksikeun sagala informasi nyata atawa nimba potongan model atawa dataset. Cipher ogé tetep unbreakable. Sabalikna, ngan ukur nyandak 5,000 conto pikeun maok inpormasi tina chip anu teu dijagi.
Sajaba ti éta, kaamanan geus ngurangan efisiensi énergi akselerator, sarta ogé merlukeun wewengkon chip nu leuwih gede, nu bakal nyieun leuwih mahal pikeun nyieun.
Tim éta ngarencanakeun pikeun ngajalajah metode anu tiasa ngirangan pamakean énérgi sareng ukuran chipna di hareup, anu bakal ngagampangkeun dilaksanakeun dina skala.
"Kusabab janten mahal teuing, janten langkung hese ngayakinkeun batur yén kaamanan penting. Karya hareup bisa ngajajah tradeoffs ieu. Panginten urang tiasa ngajantenkeun sakedik langkung aman tapi langkung gampang dilaksanakeun sareng langkung murah, ”saur Ashok.
Ditulis ku Adam Zewe
