Fri Jul 01 15:31:19 CST 2022
AZFT网络空间安全实验室张帆教授团队两篇论文 "DARPT: Defense Against Remote Physical Attack based on TDC in multi-tenant scenario" 和 "Terminator on SkyNet: A Practical DVFS Attack on DNN Hardware IP for UAV Object Detection" 被集成电路辅助设计（EDA）和嵌入式系统领域的国际顶级会议DAC 2022录用。
Design Automation Conference (DAC) 是集成电路辅助设计（EDA）和嵌入式系统领域的国际顶级会议，其主要关注芯片、电路以及系统设计的新工具和新方法。该会议近两年的论文接收率为20％左右。
本届会议于7月10日至14日在美国旧金山举办。
01 DARPT:Defense Against Remote Physical Attack based on TDC in multi-tenant scenario
作者列表：
Fan Zhang, Zhiyong Wang, Haoting Shen, Bolin Yang, Qianmei Wu and Kui Ren
这篇论文主要针对目前学术界较为认可的云端多租户场景展开研究，对Cloud FPGA上存在的remote physical attacks进行了调研，并提出了一种基于TDC的新颖的轻量级防御方式。
课题组对该防御方法的实际防御性能开展了实验验证。在侧信道安全方面的评估中，课题组对其进行了TVLA以及在真机上的CPA攻击。实验结果表明，该防御方法能够大幅增加多租户场景下FPGA的安全性。这项基于硬件的防御手段对目前已知的remote physical attacks均有着良好的防御效果，同时其部署成本较低，为云服务器供应商以及用户的部署都提供了较高的自由度。
02 Terminator on SkyNet: A Practical DVFS Attack on DNN Hardware IP for UAV Object Detection
作者列表：
Junge Xu, Bohan Xuan, Anlin Liu, Mo Sun, Fan Zhang, Zeke Wang and Kui Ren
这篇论文主要基于动态电压和频率缩放（Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS）技术，针对现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）上高度封装的神经网络加速器IP场景，提出了一种基于DVFS机制的远程故障攻击方式。
研究团队评估该故障攻击手段所采用的SkyNet加速器，获得了2019年Design Automation Conference System Design Contest的冠军。该神经网络恰巧也与《终结者》（The Terminator）系列电影中的幕后反派，高度先进的人工智能计算机系统同名，因而研究团队将该故障攻击手段命名为Terminator，希望它能像电影主人公反抗人工智能暴政一样，终结SkyNet加速器的目标检测精度。
课题组针对FPGA上DVFS能源管理技术的安全性漏洞，首次在FPGA上实现了针对神经网络加速器的DVFS故障攻击。实验表明，故障攻击能使得SkyNet神经网络目标检测准确度下降98%以上，严重影响神经网络应用安全性。
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