During the last decade, Deep Neural Networks (DNN) have progressively been integrated on all types of platforms, from data centers to embedded systems including low-power processors and, recently, FPGAs. Neural Networks (NN) are expected to become ubiquitous in IoT systems by transforming all sorts of real-world applications, including applications in the safety-critical and security-sensitive domains. However, the underlying hardware security vulnerabilities of embedded NN implementations remain unaddressed. In particular, embedded DNN implementations are vulnerable to Side-Channel Analysis (SCA) attacks, which are especially important in the IoT and edge computing contexts where an attacker can usually gain physical access to the targeted device. A research field has therefore emerged and is rapidly growing in terms of the use of SCA including timing, electromagnetic attacks and power attacks to target NN embedded implementations. Since 2018, research papers have shown that SCA enables an attacker to recover inference models architectures and parameters, to expose industrial IP and endangers data confidentiality and privacy. Without a complete review of this emerging field in the literature so far, this paper surveys state-of-the-art physical SCA attacks relative to the implementation of embedded DNNs on micro-controllers and FPGAs in order to provide a thorough analysis on the current landscape. It provides a taxonomy and a detailed classification of current attacks. It first discusses mitigation techniques and then provides insights for future research leads.

中文翻译：

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嵌入式神经网络的物理侧信道攻击：调查

在过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已逐渐集成到所有类型的平台上，从数据中心到嵌入式系统，包括低功耗处理器，以及最近的 FPGA。神经网络 (NN) 有望通过转变各种现实世界的应用程序（包括安全关键领域和安全敏感领域的应用程序）而在物联网系统中无处不在。然而，嵌入式神经网络实现的底层硬件安全漏洞仍未得到解决。特别是，嵌入式 DNN 实施容易受到侧信道分析 (SCA) 攻击，这在物联网和边缘计算环境中尤其重要，攻击者通常可以获得对目标设备的物理访问。因此，出现了一个研究领域，并且在 SCA 的使用方面正在迅速发展，包括针对 NN 嵌入式实现的定时、电磁攻击和功率攻击。自 2018 年以来，研究论文表明，SCA 使攻击者能够恢复推理模型架构和参数，暴露工业 IP 并危及数据机密性和隐私。迄今为止，在文献中没有对这一新兴领域进行完整回顾，本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以便对当前的景观。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。针对 NN 嵌入式实现的电磁攻击和电源攻击。自 2018 年以来，研究论文表明，SCA 使攻击者能够恢复推理模型架构和参数，暴露工业 IP 并危及数据机密性和隐私。迄今为止，在文献中没有对这一新兴领域进行完整回顾，本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以便对当前的景观。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。针对 NN 嵌入式实现的电磁攻击和电源攻击。自 2018 年以来，研究论文表明，SCA 使攻击者能够恢复推理模型架构和参数，暴露工业 IP 并危及数据机密性和隐私。迄今为止，在文献中没有对这一新兴领域进行完整回顾，本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以便对当前的景观。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。研究论文表明，SCA 使攻击者能够恢复推理模型架构和参数，暴露工业 IP 并危及数据机密性和隐私。迄今为止，在文献中没有对这一新兴领域进行完整回顾，本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以便对当前的景观。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。研究论文表明，SCA 使攻击者能够恢复推理模型架构和参数，暴露工业 IP 并危及数据机密性和隐私。迄今为止，在文献中没有对这一新兴领域进行完整回顾，本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以便对当前的景观。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以提供对当前形势的全面分析。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。本文调查了与在微控制器和 FPGA 上实施嵌入式 DNN 相关的最先进的物理 SCA 攻击，以提供对当前形势的全面分析。它提供了当前攻击的分类法和详细分类。它首先讨论缓解技术，然后为未来的研究线索提供见解。