다중 테넌트 ML Cloud-도박 룰렛 취약성에 대한 방어 생성
ECE 조교수 Xiaolin Xu 교수는 애리조나 주립 대학의 델리안 팬과 협력하여 5 억 달러의 NSF 보조금을 받았으며“멀티 테넌트 클라우드 도박 룰렛에서 안전하고 강력한 기계 학습을 설계했습니다.”
초록 출처 :NSF
클라우드 컴퓨팅 시장의 급속한 성장 및 기계 학습 (ML) 계산의 중요한 개발과 함께 Cloud-도박 룰렛 (Field Programmable Gate Array)는 여러 임차인이 시간이 지남에 따라 또는 동시에 도박 룰렛 칩을 공동으로 공유하고 공유 할 수있는 공공 임대를위한 중요한 하드웨어 리소스가되었습니다. 다중 테넌트 클라우드 -도박 룰렛 환경에서 공동으로 사용되는 많은 하드웨어 리소스가 공동으로 사용되면, 악의적 인 임차인이 그러한 간접 상호 작용을 활용하여 다른 임차인의 회로 적용 (예 : 의도적으로 결함을 주입하는 결함)을 조작 할 수 있습니다.
이 프로젝트는 ML 알고리즘 보안 및 도박 룰렛 하드웨어 보안을 통합하여 소프트웨어 하드웨어 공동 디자인 메커니즘을 따라 다중 테넌트 ML Cloud-도박 룰렛 시스템의 보안을 향상시키는 새로운 솔루션을 탐색합니다. 그것은 세 가지 연구 추진력으로 구성됩니다.