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J-GLOBAL ID：202202211396451421   整理番号：22A0914190

MADFAM:マイクロアーキテクチャデータフレームワークと方法論【JST・京大機械翻訳】

MADFAM: MicroArchitectural Data Framework and Methodology

著者 (4件)： Langehaug Tor J. (Graduate School of Engineering and Management, Air Force Institute of Technology, WPAFB, OH, USA) ,  Graham Scott R. (Graduate School of Engineering and Management, Air Force Institute of Technology, WPAFB, OH, USA) ,  Kabban Christine M. Schubert (Graduate School of Engineering and Management, Air Force Institute of Technology, WPAFB, OH, USA) ,  Borghetti Brett J. (Graduate School of Engineering and Management, Air Force Institute of Technology, WPAFB, OH, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 23511-23531  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： SpectreとMeltdowの研究者は,ハードウェア性能監視装置から収集されたデータに機械学習を適用することにより,様々な攻撃検出解決策を提案した。多くのマイクロアーキテクチャ攻撃検出システムは,高精度検出結果を提供するが,基礎となるデータ収集機構の挙動は,よく記述または理解されない。本研究は,マイクロアーキテクチュラルデータのシーケンスで利用可能な情報を収集および保存するための系統的アプローチを準備するために,マイクロアーキテクチュラルデータフレームワークおよび方法論(MADFAM)を導入した。提案したフレームワークは,一次データ源としてハードウェア性能対(HPC)に焦点を合わせる。HPC構成は複雑であり,他のものが結果を再現し,最先端を前進させるのを困難にする。このフレームワークは,HPC研究が情報セキュリティを含む一連の問題領域にわたって考慮されなければならない設計決定の記述を含む。MADFAMは,HPC研究で使用される実験設定と設計決定に関する議論を改善するために,データ収集アーキテクチャと評価基準を提案する。次に,提案したフレームワーク評価基準を用いて,時系列データのベースライン特性化を確立し,将来の研究が代替フレームワーク実装の比較に使用できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能 ,  ハードウェア ,  データ収集 ,  基準線 ,  キャラクタリゼーション ,  評価基準 ,  *計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  情報セキュリティ ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *マイクロアーキテクチャ ,  高精度 ,  検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 方法論