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J-GLOBAL ID：202002210207988392   整理番号：20A2030547

指紋クラウドFPGAインフラストラクチャ【JST・京大機械翻訳】

Fingerprinting Cloud FPGA Infrastructures

著者 (5件)： Tian Shanquan (Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Xiong Wenjie (Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Giechaskiel Ilias (University of Oxford, Oxford, United Kingdom) ,  Rasmussen Kasper (University of Oxford, Oxford, United Kingdom) ,  Szefer Jakub (Yale University, New Haven, CT, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FPGA ’20  ページ： 58-64  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,複数の公開クラウドFPGAプロバイダが登場し,暗号,バイオインフォマティクス,金融,および機械学習アルゴリズムのFPGA加速への関心が高まっている。クラウドFPGAインフラストラクチャのセキュリティを理解するのを助けるために,本論文は,それがクラウドFPGAインフラストラクチャ自体について,それを攻撃するか,またはそれを損傷することなしに,何が学ぶかを理解する基本的疑問に焦点を合わせる。特に,本研究は,FPGAのユニークな特徴が,他の同一FPGAボードを識別することができる物理的不可機能(PUF)を瞬時に活用できる方法を探索する。本論文は,FPGAボードのDRAMモジュールから測定したPUFsに基づくユニークで安定したFPGA指紋を抽出することによって,クラウドFPGAインスタンスを同定する最初の方法を紹介した。アマゾンWebサービス(AWS)クラウド上で行われた実験は,1回以上同じ物理ボードをingぐ確率を明らかにした。さらに,実験結果は,ハードウェアがf1.2x大,f1.4x大,およびf1.16x大規模インスタンスタイプの間で共有されないことを示した。使用するアプローチがアマゾンによって現在配置された制約を破らないので,本論文は,クラウドFPGAインフラストラクチャを指紋する利用者の試みを緩和するための既存の対策に追加できる一連の防御機構も提示する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 金融 ,  ハードウェア ,  *指紋 ,  *インフラストラクチャー ,  暗号 ,  防御機構 ,  DRAM ,  セキュリティ ,  *FPGA ,  学習アルゴリズム ,  Webサービス
準シソーラス用語： バイオインフォマティクス ,  ISP【インターネット】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： クラウドガス ,  データ保持 ,  ドラム崩壊 ,  dram pufs ,  ドラムリフレッシュ ,  フィンガープリント ,  物理的非クローン性機能 ,  pu

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 指紋 ,  クラウド ,  FPGA ,  インフラストラクチャ