arXiv:2401.12055v1 [cs.CR] 2024 年 1 月 22 日__

arXiv:2401.12055v1 [cs.CR] 2024 年 1 月 22 日

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arXiv:2401.12055v1 [cs.CR] 2024 年 1 月 22 日

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摘要。神经形态系统受到人类大脑的复杂性和功能性的启发，由于其在广泛应用中具有无与伦比的潜力，引起了学术界和工业界的关注。虽然它们的能力预示着创新，但必须强调的是，这些计算范式与传统范式类似，并非不受安全威胁的影响。尽管人们一直在严格探索用于图像和视频处理的神经形态方法，但神经形态音频处理领域仍处于早期阶段。我们的结果突出了基于 FPGA 的神经形态系统的稳健性和精确性。具体而言，我们的系统展示了所需信号和背景噪声之间值得称赞的平衡、高效的尖峰速率编码以及对 FGSM 和 PGD 等对抗性攻击的无与伦比的弹性。我们的框架的一个突出特点是其检测率高达 94%，与其他方法相比，这凸显了其在 5.39 dB 内识别和缓解威胁的更强大能力，这是一个值得称赞的 SNR 比率。此外，神经形态计算和硬件安全服务于任务关键型和隐私保护应用中的许多传感器领域。

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