DeepStrike: Remotely-Guided Fault Injection Attacks on DNN Accelerator in Cloud-FPGA
DeepStrike: Remotely-Guided Fault Injection Attacks on DNN Accelerator in Cloud-FPGA
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DeepStrike：对 Cloud-FPGA 中的 DNN 加速器进行远程引导故障注入攻击
DOI：
10.1109/dac18074.2021.9586262
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Xiaolin Xu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Yukui Luo;Cheng Gongye;Yunsi Fei;Xiaolin Xu
随着现场可编程门阵列（FPGA）在云中被广泛采用以加速深度神经网络（DNN），这种虚拟化环境带来了许多新的安全问题。这项工作研究了DNN FPGA加速器在云中的完整性。它提出了DeepStrike，这是一种基于针对DNN执行的电源故障注入的远程引导攻击。我们描述了不同DNN层对FPGA故障注入的脆弱性，并利用时间数字转换器（TDC）传感器来精确控制故障注入的时序。实验结果表明，我们提出的攻击可以成功地破坏FPGA DSP内核，并错误分类目标受害者DNN应用程序。
As Field-programmable gate arrays (FPGAs) are widely adopted in clouds to accelerate Deep Neural Networks (DNN), such virtualization environments have posed many new security issues. This work investigates the integrity of DNN FPGA accelerators in clouds. It proposes DeepStrike, a remotely-guided attack based on power glitching fault injections targeting DNN execution. We characterize the vulnerabilities of different DNN layers against fault injections on FPGAs and leverage time-to-digital converter (TDC) sensors to precisely control the timing of fault injections. Experimental results show that our proposed attack can successfully disrupt the FPGA DSP kernel and misclassify the target victim DNN application.
DOI：
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发表时间：
2020-11
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
A. S. Rakin;Yukui Luo;Xiaolin Xu;Deliang Fan
通讯作者：
A. S. Rakin;Yukui Luo;Xiaolin Xu;Deliang Fan
云 FPGA 攻击的功耗电路
DOI：
10.1109/fpl50879.2020.00046
发表时间：
2020
期刊：
2020 30th International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL
影响因子：
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作者：
Provelengios, George;Holcomb, Daniel;Tessier, Russell
通讯作者：
Tessier, Russell