Investigation of Security Vulnerabilities in NVM-Based Persistent TinyML Hardware
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This study investigates vulnerabilities of future generation nonvolatile memory (NVM)-backed persistent TinyML hardware neural networks to side-channel attacks (SCAs) using electromagnetic (EM) analysis methods. We trained three different tinyML models: MobileNet, ResNet, and EfficientNet on three different standard datasets: F-MNIST, CIFAR-10, and MNIST. The trained networks were then mapped on to a custom FPGA-NVM setup for EM-SCA evaluation. We demonstrate that the information about the stored model parameters/weights can be extracted by applying statistical methods on the collected EM emanation data. Further, we demonstrate that the obtained model parametric information can be used for cloning some of the lightweight edge TinyML models with only 0.5%–10% of total training dataset.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Investigation of Security Vulnerabilities in NVM-Based Persistent TinyML Hardware
- Date Crossref
- 01/06/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Indian Institute of Technology Delhi Department of Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electrical Engineering — Indian Institute of Technology Delhi.
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