This chapter is on the security assessment of artificial intelligence (AI) and neural network (NN) accelerators in the face of fault injection attacks. More specifically, it discusses the assets on these platforms and compares them with ones known and well-studied in the field of cryptographic systems. This is a crucial step that must be taken in order to define the threat models precisely. With respect to that, fault attacks mounted on NNs and AI accelerators are explored.


翻译:本章是针对人工智能(AI)和神经网络(NN)加速器在面临过失注射攻击时的安全评估,更具体地说,它讨论了这些平台上的资产,并将其与在加密系统领域已知和研究良好的数据进行比较,这是为准确界定威胁模式而必须采取的关键步骤,在这方面,探讨了对无核武器国家和AI加速器的过失攻击。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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