研究提出PSCMIA功耗侧信道成员推断攻击
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研究提出PSCMIA功耗侧信道成员推断攻击
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AI 综述
Sahan Sanjaya 等人提出 PSCMIA，一种针对嵌入式机器学习模型的功耗侧信道成员推断攻击。据其论文，该攻击可直接从功耗轨迹判断某样本是否被用于训练，无需模型的预测概率，甚至不需要预测标签。 论文称已在 MNIST、FMNIST、CIFAR10、CINIC10 四个数据集，全连接与卷积两类网络结构，以及 STM32F3、XMEGA 两个嵌入式平台上对 PSCMIA 进行了评估。
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最新进展10月8日 05:07
PSCMIA：针对嵌入式机器学习的功耗侧信道成员推断攻击报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv 隐私论文PSCMIA：针对嵌入式机器学习的功耗侧信道成员推断攻击
研究提出 PSCMIA，一种针对嵌入式机器学习模型的功耗侧信道成员推断攻击，可直接从功耗轨迹推断样本是否用于训练，无需预测概率甚至预测标签。