• 제목/요약/키워드: Network security accelerator

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Comparative Performance Analysis of Network Security Accelerator based on Queuing System

  • Yun Yeonsang;Lee Seonyoung;Han Seonkyoung;Kim Youngdae;You Younggap
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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    • pp.269-273
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    • 2004
  • This paper presents a comparative performance analysis of a network accelerator model based on M/M/l queuing system. It assumes the Poisson distribution as its input traffic load. The decoding delay is employed as a performance analysis measure. Simulation results based on the proposed model show only $15\%$ differences with respect to actual measurements on field traffic for BCM5820 accelerator device. The performance analysis model provides with reasonable hardware structure of network servers, and can be used to span design spaces statistically.

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기가급 VPN을 위한 IPSec 가속기 성능분석 모델 (IPSec Accelerator Performance Analysis Model for Gbps VPN)

  • 윤연상;류광현;박진섭;김용대;한선경;유영갑
    • 정보보호학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.141-148
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    • 2004
  • 본 논문에서는 IPSec 가속기의 성능분석 모델을 제안한다. 제안된 성능분석은 큐잉 모델링을 기반으로 하고 트래픽로드는 포아송 분포를 채택하였다. 성능분석 시 새로운 파라미터로 디코딩지연을 정의하여 시뮬레이션에 이용하였다. 제안된 모델을 이용하여 IPSec 가속장치인 BCM5820의 성능을 분석한 결과, 장비를 통해 실측된 결과와 15% 정도의 차이만을 나타내었다. 제안된 모델을 이용한 성능분석 결과는 IPSec 가속기의 최대성능을 유지하기 위한 서버내의 하드웨어들의 적합한 구조를 제시하고 나아가 고속 네트워크 컴퓨터의 통계적 설계공간탐색에 이용될 수 있다.

부채널 분석을 이용한 DNN 기반 MNIST 분류기 가중치 복구 공격 및 대응책 구현 (Weight Recovery Attacks for DNN-Based MNIST Classifier Using Side Channel Analysis and Implementation of Countermeasures)

  • 이영주;이승열;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권6호
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    • pp.919-928
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    • 2023
  • 딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.

SNMP를 이용한 장비 모니터링에 관한 연구 (Study on Device Monitoring using SNMP)

  • 박미정;이동훈;이정한
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.561-564
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    • 2014
  • 한국의 기초과학연구원(IBS) 산하 중이온가속기구축사업단(RISP)은 희귀동위원소가속기시설을 구축하고 있다. 가속기 제어 시스템에 사용하게 될 다양한 장비와 모든 장치들은 이더넷 환경을 통해 연결되기 때문에 통합된 네트워크 기반의 제어 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 하지만 시설의 복잡성으로 인해 네트워크 보안과 장비 응답속도를 충족시켜줄 최적화된 장비 설치 위치를 선정하는 것이 어렵다. 각 장비의 역할에 맞게 최적화된 위치를 찾아내며, 가속기 제어시스템에 사용될 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System) 통합을 위한 초기 연구단계인 본 연구는 이상적인 네트워크 환경에서 네트워크 기반 장비들을 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용한 장비 모니터링에 관한 연구이다. 덧붙여, SNMP와 입자가속기, 천체망원경 그리고 큰 과학 실험에서 사용되는 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS의 통합 계획을 논한다.

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10Giga 급 보안 프로세서를 이용한 VPN 가속보드 구현 (Implementation of VPN Accelerator Board Used 10 Giga Security Processor)

  • 김기현;유장희;정교일
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.233-236
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    • 2005
  • Our country compares with advanced nations by supply of super high speed network and information communication infra construction has gone well very. Many people by extension of on-line transaction and various internet services can exchange, or get information easily in this environment. But, virus or poisonous information used to Cyber terror such as hacking was included within such a lot of information and such poisonous information are threatening national security as well as individual's private life. There were always security and speed among a lot of items to consider networks equipment from these circumstance to now when develop and install in trade-off relation. In this paper, we present a high speed VPN Acceleration Board(VPN-AB) that balances both speed and security requirements of high speed network environment. Our VPN-AB supports two VPN protocols, IPsec and SSL. The protocols have a many cryptographic algorithms, DES, 3DES, AES, MD5, and SHA-1, etc.. The acceleration board process data packets into the system with In-line mode. So it is possible that VPN-AB processes inbound and outbound packets by 10Gbps. We use Nitrox-II CN2560 security processor VPN-AB is designed using that supports many hardware security modules and two SPI-4.2 interfaces to design VPN-AB.

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A Review of Structural Testing Methods for ASIC based AI Accelerators

  • Umair, Saeed;Irfan Ali, Tunio;Majid, Hussain;Fayaz Ahmed, Memon;Ayaz Ahmed, Hoshu;Ghulam, Hussain
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권1호
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    • pp.103-111
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    • 2023
  • Implementing conventional DFT solution for arrays of DNN accelerators having large number of processing elements (PEs), without considering architectural characteristics of PEs may incur overwhelming test overheads. Recent DFT based techniques have utilized the homogeneity and dataflow of arrays at PE-level and Core-level for obtaining reduction in; test pattern volume, test time, test power and ATPG runtime. This paper reviews these contemporary test solutions for ASIC based DNN accelerators. Mainly, the proposed test architectures, pattern application method with their objectives are reviewed. It is observed that exploitation of architectural characteristic such as homogeneity and dataflow of PEs/ arrays results in reduced test overheads.

경제적인 VPN 시스템 구축을 위한 2-Chip 기반의 암호가속기 성능분석 (Performance Analyses of Encryption Accelerator based on 2-Chip Companion Crypto ASICs for Economic VPN System)

  • 이완복;김정태
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.338-343
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    • 2006
  • 본 논문은 저비용 고성능으로 패킷암호 처리를 할 수 있는 VPN 시스템의 구조와 그 설계에 대해서 소개한다. 제안하는 시스템 구조는 보안장비용 다기능 네트워크 프로세서와 전용 암호패킷 처리 칩의 2개의 컴페니언 칩들로 구성되어 있으며, 즉각적인 활용을 위해 필요한 운영체제의 구축 및 디바이스 드라이버, 컴파일러와 이를 기반으로 한 IPSec VPN의 핵심 엔진에 대해 구축한 방안이 언급된다. 특히, 계산력을 많이 필요로 하는 블록 암호 알고리즘인 3DES, AES, SEED는 별도의 칩으로 구현되어 범용성이 뛰어난 것이 특징이며, 이 칩의 성능 평가 결과를 소개한다.

부채널 분석을 이용한 딥러닝 네트워크 신규 내부 비밀정보 복원 방법 연구 (Reverse Engineering of Deep Learning Network Secret Information Through Side Channel Attack)

  • 박수진;이주헌;김희석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.855-867
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    • 2022
  • IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.