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博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
对SHA-3的实际故障攻击损害了Kyber和...
摘要 - ML-KEM和ML-DSA是基于NIST标准的基于晶格后的加密算法。在这两种算法中，K ECCAK是广泛用于得出敏感信息的指定哈希算法，使其成为攻击者的宝贵目标。在故障注射攻击领域，很少有针对K ECCAK的作品，并且尚未完全探讨其对ML-KEM和ML-DSA安全性的影响。因此，许多攻击仍未发现。在本文中，我们首先确定k eccak的各种故障漏洞，这些漏洞通过在实用的循环锻炼模型下操纵控制流来确定（部分）输出。然后，我们系统地分析了错误的K ECCAK输出的影响，并提出了六次针对ML-KEM的攻击，以及针对ML-DSA的五次攻击，包括钥匙恢复，签名伪造和验证旁路。这些攻击涵盖了关键产生，封装，拆卸，签名和验证阶段，使我们的计划成为第一个应用于ML-KEM和ML-DSA的所有阶段。在嵌入式设备上运行的PQClean库的ML-KEM和ML-DSA的C实现中，提出的攻击已验证。实验表明，可以在ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器上使用具有低成本电磁断层注射设置的ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器，可实现89的成功率。5％。一旦断层注射成功，所有提议的攻击都可以通过100％的概率成功。
高级3D和THM建模，以使厚度不同的断层区域的热对流启动
抽象断层区域展示了3D可变厚度，该特征仍然不足，特别是在对流体流动的影响方面。分析分析溶液后，我们通过基准实验检查了3D热氢（Th）动力学模型，该实验结合了一个断层区，其厚度变化对应于逼真的数量级。这些发现强调了一个关注区域，其中剧烈对流驱动流体流动，导致在断层区最厚的部分的浅深度下，温度升高到150°C。此外，通过考虑3D热氢化机械（THM）模型中的各种构造制度（压缩，延伸和滑行）模型，并将其与基准测试实验进行比较，我们观察到在感兴趣的面积内作用于流体流动的流体压力引起的流体压力变化。这些构造引起的压力变化会影响区域的热分布和温度异常的强度。这项研究的结果强调了孔弹性驱动力对转移过程的影响，并强调了将断层几何形状作为关键参数的重要性，这是对破裂系统中流体流量的未来研究。此类研究在地热能，CO 2存储和矿藏中具有相关的应用。
了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
图形处理单元 (GPU) 承受着过大的压力，以加速高性能计算应用程序，并用于加速多个领域的深度神经网络，这些领域的预期寿命长达数年。这些条件使 GPU 硬件面临（过早）老化，导致在通常的制造结束测试之后出现永久性故障。因此，迫切需要评估 GPU 永久性故障影响的技术，从而可以估计可靠性风险并可能减轻它。在本文中，我们提出了一种评估永久性故障对 GPU 调度器和控制单元（最特殊、压力最大的资源）的影响的方法，以及可以量化这些影响的第一个数字。我们描述了门级 GPU 模型的调度器和控制器中超过 5.83x10 5 个永久性故障效应。然后，我们通过检测 13 个应用程序和两个卷积神经网络的代码，在软件中映射观察到的错误类别，注入超过 1.65x105
NIT Warangal Newslittler 2023年9月
电气工程系是瓦兰加尔国立技术学院（NITW）的最古老的部门之一。成立了该研究所的主要部门之一，该部门于1959年积极从事电气工程领域的教学和研究。凭借出色的教师，该部门在“电力电子与驱动器”，“电力系统工程”，“智能电气网格”的电气和电子工程和研究生（M.Tech）计划的研究生（B.Tech）计划下提供了报名。电气工程计划。该部门设有设备齐全的最先进的实验室，可以增强课程工作并增强研究潜力。该部门拥有一个充满活力的学术界，在学者，研究和工业方面拥有深刻的经验，专门从事教学学习过程，并积极从事尖端的研发活动，具有广泛的专业知识领域；电力电子和驱动器，电力电子设备在节能照明系统中的应用，DSP控制的工业驱动器，电动汽车和无线电力传输以及电力质量改进，电力系统的状态估计和实时控制，ANN和FUZZY逻辑在电力系统中的应用，电力系统，电力系统放松，电力系统瞬态，动力系统瞬态，人工智能和机器学习等
逻辑机动：检测和缓解太空中的对抗性硬件故障
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响，这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来，人们探索了各种辐射和容错方法，例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法，以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而，传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片，并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器，以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后，我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令，并用仍在运行的组件的指令替换这些指令，以完成任务。此外，如果故障范围更广，并妨碍了整个处理器的正常运行，我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法，我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束，通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后，我们讨论了我们的对策带来的开销。
X射线故障注入：从安全角度审查防御方法
在空间和航空电子应用程序的背景下，在很大程度上已知并研究了总电离剂量（TID）辐射对金属氧化物半导体（MOS）电路的影响。多年来，人们已经知道，诸如X射线之类的高能辐射可以用作诱导扰动到电路的均值，从而可能影响在恶劣环境中运行的系统的可靠性和安全性[1]。但是，直到最近才透露，从安全的角度来看，它们也可能成为威胁。[2]中介绍的作品证明了使用基于同步加速器的纳米焦点X射线梁的单晶体管级攻击的性能。在[3]中提出了进一步的进步，该进步证明了使用简单的实验室X射线源进行此类攻击的可行性。钨或带有微观孔的铅膜，使用聚焦离子束（FIB）钻孔，可以沉积在目标电路上。只有与孔对齐的区域暴露于X射线，从而可以控制所选区域的照明。该技术和整个论文的考虑故障模型是半永久性故障模型。n型MOS可以被迫进入永久导电状态，而P型MOS可以被迫进入永久的开放状态。这种效果仍然是可逆的，可以通过简单的热退火处理来恢复电路的正常状态。半永久性断层与瞬态注射方法（如激光或EM）不同，依赖于氧化物水平上电荷的积累以生效，从而引入了降低X射线束的时间分辨率的时间不精确因素。当前，仅探索了对内存的攻击，因为它们不需要时间同步，但是在展示更高级攻击之前可能只是时间问题。
表征深神经网络中子诱导的断层模型
摘要 - 在图形处理单元（GPU）上执行的深神经网络（DNN）的可靠性评估是一个具有挑战性的问题，因为硬件体系结构非常复杂，软件框架由许多抽象层组成。虽然软件级故障注入是评估复杂应用程序可靠性的一种常见且快速的方法，但它可能会产生不切实际的结果，因为它对硬件资源的访问有限，并且采用的故障模型可能太幼稚（即单位和双位翻转）。相反，用中子光束注射物理断层提供了现实的错误率，但缺乏故障传播可见性。本文提出了DNN故障模型的表征，该模型在软件级别结合了中子束实验和故障注入。我们将运行一般矩阵乘法（GEMM）和DNN的GPU暴露于梁中子，以测量其错误率。在DNNS上，我们观察到关键错误的百分比可能高达61％，并表明ECC在减少关键错误方面无效。然后，我们使用RTL模拟得出的故障模型进行了互补的软件级故障注入。我们的结果表明，通过注射复杂的断层模型，Yolov3的误导率被验证为非常接近通过光束实验测得的速率，该速率比仅使用单位倒换的断层注射测量的频率高8.66倍。
跨域模拟故障注入用于设计稳健智能系统
摘要 — 在工业 4.0 革命的压力下，以及现在的《欧洲芯片法案》，智能系统在所有工业领域（例如汽车和航空航天）中无处不在。此类系统包含属于多个物理域（例如电气和机械）的数字和模拟组件。为了确保稳健性，必须在开发周期的早期验证整个系统，并考虑所有这些域，正如 ISO 26262 标准对汽车系统等情况所建议的那样。不幸的是，包括故障注入和模拟在内的验证技术在模拟方面并不像数字方面那么先进：i) 它们没有完全标准化 ii) 它们高度依赖于领域，并且 iii) 它们与数字流分开执行。本文提出通过在多个物理域中进行模拟故障注入来生成故障场景，从而改进智能系统的设计。通过利用这些故障场景，可以提高模拟部分的稳健性，同时提高控制系统功能的数字部分的质量。介绍了一个包含微控制器和三轴加速度计的多领域案例研究，以证明所提方法在许多工业环境中的有效性。索引术语——故障模拟、设计自动化、设计稳健性、多领域模拟。