基于硬件特征信息的神经网络加速器故障脆弱性评估方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于硬件特征信息的神经网络加速器故障脆弱性评估方法，包括：运行在硬件加速器上的神经网络的硬件信息特征提取，该信息特征包括神经网络在正常运行情况下的特征与其在遭受故障攻击时的信息特征；利用提取到的信息特征对故障攻击建模，通过故障分布模拟与故障概率模拟的方法预测故障对实际的神经网络硬件加速器产生的影响，并通过层际搜索的方法判断神经网络在面临故障攻击时存在的脆弱性。本发明对现有的硬件故障脆弱性评估框架进行了改进，在优化细粒度的同时通过软硬件一体化验证的方法，提升了故障模拟的精确度。改进的方法在评估常见的硬件故障攻击时有较好的效果，在硬件故障评估领域具有一定的应用价值。
基本信息
专利标题 ：
基于硬件特征信息的神经网络加速器故障脆弱性评估方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547966A
申请号 ：
CN202210022402.6
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张帆宣博瀚
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202210022402.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08 G06F111/08 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220110
申请日 : 20220110
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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