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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的芯片级安全架构与可信执行环境.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的芯片级安全架构与可信执行环境
——从安全区域到机密计算的存算一体芯片安全方案
引言
在AI推理中，模型权重和推理数据是重要的知识产权和隐私信息，需要安全保护。存算一体芯片的芯片级安全架构通过集成安全区域、可信执行环境和加密引擎，保护模型权重和推理数据的安全。在云端和边缘的AI推理中，存算一体芯片的安全架构需要满足不同应用场景的安全需求。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的芯片级安全架构与可信执行环境。
安全威胁
模型窃取
存算一体芯片面临的模型窃取威胁：
1. 物理攻击：通过探针攻击、侧信道攻击和故障注入攻击，窃取模型权重。
2. 软件攻击：通过固件漏洞、操作系统漏洞和应用程序漏洞，窃取模型权重。
3. 网络攻击：通过网络攻击，拦截模型权重在传输过程中的数据。
数据窃取
存算一体芯片面临的数据窃取威胁：
1. 推理数据窃取：通过侧信道攻击，窃取推理输入数据和推理结果。
2. 训练数据窃取：通过模型逆向攻击，从模型参数中重建训练数据。
3. 密钥窃取：通过物理攻击和软件攻击，窃取加密密钥。
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