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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박수진 (고려대학교) 이주헌 (고려대학교) 김희석 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제32권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
855 - 867 (13page)

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IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.
#Power Analysis Attack #Side-Channel Analysis #CPA #Deep Learning #MLP

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 딥러닝 네트워크 신규 내부 가중치 복원기술
IV. 딥러닝 네트워크 신규 내부 활성함수 복원기술
V. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature 521, pp.436-444, May. 2015. google schola I.J. Goodfellow, J. Shlens, and C. Szegedy, “Explaining and Harnessing Adversarial Examples,” International Conference on Learning Representations, Poster, Mar. 2015. google schola S. Mangard, E. Oswald, and T. Popp, “Simple Power Analysis,” Power Analysis Attacks: Revealing the Secrets of Smart Cards, pp.101-118, Jan. 2008. google schola P. Kocher, J. Jaffe, and B. Jun, “Differential power analysis,” Advances in Cryptology, CRYPTO’ 99, LNCS 1666, pp.388-397. 999. google schola E. Brier, C. Clavier, and F. Olivier, “Correlation power analysis with a leakage model,” Cryptographic Hardware and Embedded Systems, LNCS 3156, pp.16-29, 2004. google schola

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