Обеспечение безопасности искусственного интеллекта на уровне силовой электроники: растущее значение аппаратной безопасности

В мире искусственного интеллекта (ИИ) ценность данных поднимает на передний план важность аппаратной безопасности. Несмотря на то, что функции безопасности давно существуют в полупроводниковых технологиях, включая память, фокус на нагрузках ИИ подчеркивает необходимость усовершенствованной безопасности. Эта статья рассматривает значение безопасности на уровне аппаратных средств в ИИ и вызовы, с которыми она сталкивается.

Аппаратная безопасность для ИИ

Обеспечение безопасности ИИ включает в себя два этапа: обеспечение безопасности во время обучения сети и обеспечение безопасности во время выполнения сети или вывода. Последний этап особенно актуален для периферийного ИИ, где аппаратная безопасность играет важную роль. Компания Codasip, специализирующаяся на автоматизации проектирования процессоров, подчеркивает важность безопасности на уровне аппаратных средств в ИИ.

Подход Codasip к безопасности ИИ

Codasip использует защищенную загрузку и механизмы безопасности на уровне ЦП для защиты программного обеспечения ИИ от вмешательства и кражи интеллектуальной собственности. Кроме того, их технология защиты от сбоев предотвращает повреждение сетей ИИ во время выполнения. Шифрование, защита целостности и аутентификация IP используются для обеспечения безопасного хранения и передачи вывода моделей ИИ, особенно в контекстах, где важно соблюдение конфиденциальности.

Проблемы при реализации аппаратной безопасности

Несмотря на преимущества аппаратной безопасности, она представляет определенные вызовы. Важными аспектами являются обучение пользователей методам ее внедрения и обеспечение того, чтобы меры безопасности не мешали работе устройств и систем.

Поскольку микросервисы, контейнеризованные приложения и виртуализированные приложения продолжают нагружать центральные процессоры, растет потребность в переносе, изоляции, ускорении и обеспечении безопасности служб инфраструктуры центра обработки данных.

Примером аппаратного обеспечения, разработанного для выгрузки задач безопасности и разгрузки центральных и графических процессоров для обработки рабочих нагрузок, включая ИИ, является процессор обработки данных Nvidia BlueField-2 (DPU). Это отражает более широкую тенденцию, когда аппаратное обеспечение играет ключевую роль в внедрении стратегии безопасности "ноль доверия" как в центрах обработки данных, так и на периферии.

Спасибо за предоставленную информацию. Аппаратная безопасность в области искусственного интеллекта действительно становится все более важной в свете роста значимости данных и ИИ в различных областях. Применение аппаратных средств для обеспечения безопасности как во время обучения, так и во время выполнения сетей, играет критическую роль в предотвращении угроз и обеспечении конфиденциальности данных.

Подход компании Codasip, который включает защищенную загрузку и механизмы безопасности на уровне центрального процессора (ЦП), а также использование шифрования, защиты целостности и аутентификации IP, является важным шагом в обеспечении безопасности в ИИ. Эти меры помогают предотвращать вмешательство, кражу интеллектуальной собственности и обеспечивают безопасное хранение и передачу данных.

Однако, как отмечается, есть вызовы, связанные с реализацией аппаратной безопасности, такие как обучение пользователей и обеспечение совместимости с работой устройств и систем. Рост микросервисов и виртуализированных приложений также усиливает потребность в аппаратных решениях для обеспечения безопасности данных.

Пример процессора обработки данных Nvidia BlueField-2 (DPU), способного обеспечивать безопасность и обработку рабочих нагрузок, включая ИИ, также подчеркивает роль аппаратного обеспечения в области безопасности.

Физически неклонируемые функции (PUF) ключи играют все более важную роль в области аппаратной безопасности, особенно в контексте роста спроса на шифрование и цифровые подписи. PUF - это физический объект, который создает уникальный "цифровой отпечаток" под воздействием определенных входных данных и условий, что делает его уникальным идентификатором, часто используемым в полупроводниковых устройствах, таких как микропроцессоры.

Рост IoT и аппаратной безопасности

С распространением устройств IoT, PUF ключи становятся все более значимыми. Множество интегральных микросхем (ASIC), микроконтроллеров (MCU) и систем на кристалле (SoC) включают аппаратные ускорители криптографии или программные библиотеки криптографии.

Устройства IoT на периферии все чаще обрабатывают рабочие нагрузки искусственного интеллекта, что усиливает потребность в защите ключей и конфиденциальной информации. Это включает в себя шифрование или обертывание ключей с акцентом на сохранение секретности корневых ключей и обеспечение безопасности секретных данных.

Ключевое хранилище на основе SRAM PUF от Intrinsic ID

Intrinsic ID предлагает интересное решение на основе SRAM PUF, известное как ключевое хранилище. Эта технология генерирует корневой ключ из SRAM PUF по мере необходимости, что повышает безопасность устройств IoT и обеспечивает защиту конфиденциальных данных. Это важно, так как сохранение конфиденциальности ключей и секретных данных является приоритетом в области аппаратной безопасности.

Обобщая, PUF ключи становятся важным элементом обеспечения безопасности в области аппаратной защиты данных, особенно в контексте роста интернета вещей и обработки данных на периферии. Эти инновации в аппаратной безопасности способствуют защите данных и обеспечивают конфиденциальность в сфере цифровой безопасности.

Обеспечение безопасности на уровне аппаратных средств: растущее значение аппаратной безопасности

Значимость аппаратной безопасности значительно возросла, особенно с развитием Интернета вещей (IoT). Устройства IoT стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, и их использование охватывает множество приложений, включая обработку данных искусственного интеллекта (ИИ). В этом контексте обеспечение безопасности на уровне аппаратных средств играет критическую роль.

Безопасность аппаратных средств в эпоху IoT

Устройства IoT представляют уникальные вызовы в области безопасности, которые требуют инновационных решений. Традиционные методы безопасности, применяемые к ПК, недостаточно эффективны для устройств IoT, поскольку каждое из них имеет свои особенности и уровень безопасности.

Сотрудничество с производителями устройств

Компании, специализирующиеся на аппаратной безопасности, такие как Intrinsic ID, активно сотрудничают с производителями устройств IoT, чтобы интегрировать функции безопасности в их продукты. Это партнерство позволяет производителям устройств сосредотачиваться на своих основных компетенциях и полагаться на экспертов по безопасности для обеспечения надежных функций безопасности. Решения, предлагаемые Intrinsic ID, включают безопасную загрузку, механизмы безопасности на уровне центрального процессора (ЦП), шифрование, защиту целостности и аутентификацию IP, что повышает безопасность устройств IoT.

Важность безопасности на уровне аппаратных средств

Безопасность на уровне аппаратных средств критически важна, поскольку множество устройств IoT зависит от микросхем для своей работы. Даже задачи, которые не являются непосредственно связанными с безопасностью, должны быть защищены, так как они могут взаимодействовать с функциями, имеющими отношение к безопасности. Этот всеобъемлющий подход помогает предотвратить уязвимости и обеспечить безопасность в широком спектре приложений, аналогично блокировке и обеспечению безопасности всех доступных входных и выходных дверей в доме.

Приложения, требующие аппаратной безопасности

Множество приложений выигрывают от аппаратной безопасности, включая умные устройства для дома с функциями ИИ и автомобильную промышленность, где защита данных имеет важное значение. Обеспечение безопасности рабочих нагрузок ИИ от внешних вмешательств, особенно в случаях, когда изменения программного обеспечения могут представлять угрозу безопасности, становится приоритетом.

Управление цифровыми правами (DRM) и рабочими нагрузками ИИ

Обеспечение безопасности памяти, в частности, динамической оперативной памяти (DRAM), становится важным аспектом обеспечения безопасности рабочих нагрузок ИИ. Данные ИИ стали ценным активом, и DRAM играет важную роль в их обработке. Однако обеспечение безопасности DRAM сложно из-за ограниченных ресурсов и проблем с задержками, что делает ее самой сложной для защиты формой памяти.

Переход на рынки для потребителей

Безопасность DRAM, которая ранее была приоритетом в оборонной и аэрокосмической промышленности, становится все более важной на рынках масштаба потребителей. Это связано с ростом влияния ИИ и машинного обучения. Важно обеспечивать защиту данных, так как их стоимость продолжает расти.

Проблемы в обеспечении безопасности DRAM

Обеспечение безопасности DRAM сложно из-за ограниченных ресурсов и задержек. В отличие от неволатильной памяти, DRAM не имеет дополнительной доступной памяти, что делает ее трудно защищаемой. Проблемы с задержками создают дополнительные вызовы, делая DRAM наиболее сложным типом памяти для обеспечения безопасности.

Обеспечение безопасности данных AI/ML на интеллектуальной периферии: Решение Authenta от Micron

Компания Micron Technology занимается обеспечением безопасности данных в области искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно в контексте интеллектуальной периферии, с помощью своего решения Authenta, основанного на кремниевом корневом уровне доверия. Authenta - это облачное решение по безопасности, разработанное для обеспечения безопасности Интернета вещей (IoT) и интеллектуальной периферии, предоставляя надежное аппаратное обеспечение в качестве основы.

Важные особенности решения Authenta включают в себя:

1. Сильная криптографическая идентичность. Authenta включает в себя мощные криптографические функции идентификации, встроенные в флэш-память. Это обеспечивает безопасность данных и устройств, позволяя им быть уникально идентифицированными и защищенными.
2. Основа аппаратной безопасности. Micron подчеркивает, что доверие не просто дано, оно должно быть построено. Authenta служит основополагающим элементом, интегрированным в кремний, и обеспечивает общий стандарт для обеспечения безопасности устройств IoT и интеллектуальной периферии. Это гарантирует надежность и стойкость к атакам на уровне аппаратных средств.
3. Сотрудничество и партнерства. Micron активно сотрудничает с другими компаниями, такими как Swissbit AG и SanCloud, для активации Authenta Cloud Platform. Это сотрудничество направлено на расширение аппаратной безопасности и предоставление услуг для более широкого спектра устройств. Оно также способствует улучшению безопасных облачных сервисов на периферии, что повышает общую безопасность и надежность устройств и систем.

Решение Authenta от Micron Technology представляет собой важный шаг в области обеспечения безопасности данных AI/ML, особенно на интеллектуальной периферии, и помогает защитить устройства IoT от потенциальных угроз безопасности данных и конфиденциальности.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) активно развиваются в настоящее время и находят применение во многих областях, включая медицину. Использование ИИ и МО в медицине может значительно улучшить диагностику, лечение и уход за пациентами.

Вот некоторые способы, которыми ИИ и МО применяются в медицине:

1. Диагностика и скрининг. ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгены, КТ-сканы и МРТ, для выявления патологий, опухолей и других заболеваний. Это помогает врачам рано обнаруживать и диагностировать болезни.
2. Планирование лечения. МО может помочь определить наилучший план лечения для пациента, учитывая их медицинскую историю и характеристики. Это может помочь выбрать оптимальные методы лечения и дозировки лекарств.
3. Мониторинг состояния пациентов. ИИ и МО могут использоваться для непрерывного мониторинга состояния пациентов в реальном времени. Это позволяет рано выявлять изменения и предупреждать о возможных осложнениях.
4. Анализ медицинских данных. ИИ способен обрабатывать большие объемы медицинских данных, включая данные о пациентах, результаты анализов и медицинские записи. Это может помочь выявлять закономерности и тренды, которые могут быть полезными для исследований и улучшения качества заботы о пациентах.
5. Разработка новых лекарств. ИИ и МО могут ускорить процесс разработки новых лекарств и лекарственных препаратов, помогая в исследованиях и анализе биологических данных.
6. Поддержка принятия решений. Врачи могут использовать ИИ в качестве инструмента для поддержки принятия решений, получая рекомендации и аналитические данные, которые помогают им выбирать наилучшие варианты лечения.
7. Роботизированная хирургия. Роботы, управляемые ИИ, могут выполнять сложные хирургические операции с высокой точностью, минимизируя риски для пациентов.
8. Персонализированная медицина. ИИ позволяет разрабатывать персонализированные подходы к лечению, учитывая индивидуальные характеристики каждого пациента.
9. Анализ текста и расшифровка медицинских записей. ИИ может анализировать текстовую информацию, включая медицинские записи и научные статьи, для извлечения полезных данных и знаний.

Использование ИИ и МО в медицине открывает новые возможности для улучшения качества здравоохранения, повышения точности диагностики и оптимизации лечения. Однако внедрение этих технологий также вызывает вопросы о конфиденциальности данных, этике и безопасности, которые требуют внимательного внимания и регулирования.