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Stochastic Computing을 활용한 영상처리 설계 및 구현
류도현(Dohyun Ryu),유호영(Hoyoung Yoo) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6
Stochastic computing (SC) represents and processes information in the form of digitalized probabilities. Unlike the form of digitalized integers in the conventional binary computing, the form of digitalized probabilities in SC allows a computational unit to be implemented with a small hardware resource. In this paper, we apply SC to edge detection algorithm and provide experimental results for various bit lengths.
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정호용(Hoyong Jeong),류도현(Dohyun Ryu),허준범(Junbeom Hur) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.6
클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 서비스를 제공하는 Machine-Learning-as-a-Service(MLaaS) 등이 활발히 개발됨에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능 기술을 손쉽고 효과적인 방법으로 활용할 수 있게 되었다. 클라우드 환경에서는 가상화 기술을 통해 각 사용자에게 논리적으로 독립된 컴퓨팅 공간을 제공하는데, 최근 시스템의 취약점을 이용해 클라우드 테넌트(tenant) 사이에 다양한 부채널이 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티-테넌시(multi-tenancy) 환경에서 멜트다운 취약점을 이용하여 딥러닝 모델의 내부 정보를 추출할 수 있는 현실적인 공격 시나리오를 제시한다. 이후 TensorFlow 딥러닝 서비스에 대한 실험을 통해 92.875%의 정확도와 1.325kB/s의 속도로 인공신경망의 모든 정보를 추출할 수 있음을 보인다. Cloud computing technology plays an important role in the deep learning industry as deep learning services are deployed frequently on top of cloud infrastructures. In such cloud environment, virtualization technology provides logically independent and isolated computing space for each tenant. However, recent studies demonstrate that by leveraging vulnerabilities of virtualization techniques and shared processor architectures in the cloud system, various side-channels can be established between cloud tenants. In this paper, we propose a novel attack scenario that can steal internal information of deep learning models by exploiting the Meltdown vulnerability in a multi-tenant system environment. On the basis of our experiment, the proposed attack method could extract internal information of a TensorFlow deep-learning service with 92.875% accuracy and 1.325kB/s extraction speed.
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