To address the risks of increasingly capable AI systems, we introduce a hardware-level off-switch that embeds thousands of independent "security blocks" in each AI accelerator. This massively redundant architecture is designed to prevent unauthorized chip use, even against sophisticated physical attacks. Our main security block design uses public key cryptography to check the authenticity of authorization licenses, and randomly generated nonces to prevent replay attacks. We evaluate attack vectors and present additional security block variants that could be added for greater robustness. Security blocks can be built with standard circuit components, ensuring compatibility with existing semiconductor manufacturing processes. With embedded security blocks, the next generation of AI accelerators could be more robustly defended against dangerous misuse.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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