Data-Oblivious ML Accelerators Using Hardware Security Extensions

Hossam Elatali, John Z. Jekel, Lachlan J. Gunn, N. Asokan

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

6 Lataukset (Pure)

Abstrakti

We present Dolma, which applies dynamic information flow tracking (DIFT) to the Gemmini matrix multiplication accelerator. With the BliMe CPU extensions, it efficiently guarantees client data confidentiality, even in the presence of malicious/vulnerable software and side channel attacks on servers.

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoProceedings of the 2024 IEEE International Symposium on Hardware Oriented Security and Trust, HOST 2024
KustantajaIEEE
Sivut373-377
Sivumäärä5
ISBN (elektroninen)979-8-3503-7394-3
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2024
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaIEEE International Symposium on Hardware Oriented Security and Trust - McLean, Yhdysvallat
Kesto: 6 toukok. 20249 toukok. 2024

Julkaisusarja

NimiProceedings of the IEEE International Symposium on Hardware-Oriented Security and Trust
ISSN (elektroninen)2765-8406

Conference

ConferenceIEEE International Symposium on Hardware Oriented Security and Trust
LyhennettäHOST
Maa/AlueYhdysvallat
KaupunkiMcLean
Ajanjakso06/05/202409/05/2024

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Data-Oblivious ML Accelerators Using Hardware Security Extensions'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä