NEUROSEC: FPGA-Based Neuromorphic Audio Security

要約

人間の脳の複雑さと機能からインスピレーションを得たニューロモーフィック システムは、幅広い用途にわたる比類のない可能性があるため、学術および産業界の注目を集めています。
これらの機能はイノベーションの先駆けですが、これらの計算パラダイムは、従来の計算パラダイムと同様に、セキュリティの脅威に影響されないわけではないことを強調することが不可欠です。
画像およびビデオ処理のためのニューロモーフィック手法の探求は厳密に追求されていますが、ニューロモーフィック オーディオ処理の領域はまだ初期段階にあります。
私たちの結果は、FPGA ベースのニューロモーフィック システムの堅牢性と精度を強調しています。
具体的には、当社のシステムは、目的の信号とバックグラウンド ノイズの間の賞賛に値するバランス、効率的なスパイク レート エンコーディング、FGSM や PGD などの敵対的攻撃に対する比類のない回復力を示しています。
私たちのフレームワークの際立った特徴は、94% の検出率です。これは、他の手法と比較すると、賞賛に値する SNR 比である 5.39 dB 以内で脅威を特定し軽減する能力が優れていることを示しています。
さらに、ニューロモーフィック コンピューティングとハードウェア セキュリティは、ミッション クリティカルなアプリケーションやプライバシー保護アプリケーションの多くのセンサー ドメインに役立ちます。

要約(オリジナル)

Neuromorphic systems, inspired by the complexity and functionality of the human brain, have gained interest in academic and industrial attention due to their unparalleled potential across a wide range of applications. While their capabilities herald innovation, it is imperative to underscore that these computational paradigms, analogous to their traditional counterparts, are not impervious to security threats. Although the exploration of neuromorphic methodologies for image and video processing has been rigorously pursued, the realm of neuromorphic audio processing remains in its early stages. Our results highlight the robustness and precision of our FPGA-based neuromorphic system. Specifically, our system showcases a commendable balance between desired signal and background noise, efficient spike rate encoding, and unparalleled resilience against adversarial attacks such as FGSM and PGD. A standout feature of our framework is its detection rate of 94%, which, when compared to other methodologies, underscores its greater capability in identifying and mitigating threats within 5.39 dB, a commendable SNR ratio. Furthermore, neuromorphic computing and hardware security serve many sensor domains in mission-critical and privacy-preserving applications.

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