Thermo-Attack Resiliency: Addressing a New Vulnerability in Opto-Electrical Network-on-Chips
Notice bibliographique
Résumé
Optical Network-on-Chip (ONoC) has recently emerged as a power- and latency-efficient solution to improve the performance of Multi-Processor System-on-Chips (MPSoCs). ONoCs utilize optical communications to transfer a bulk of data with significantly reduced energy consumption compared to their electrical counterparts. However, the temperature sensitivity of optical routers might be exploited by adversaries to conduct thermal attacks on the optical components of such MPSoCs. In this paper, for the first time, we exploit this vulnerability and define three variations of a thermal attack on optical and electro-optical MPSoCs. The proposed attack alters the functionality of an MPSoC by inducing a range of malicious activities, including 1) Packet misdelivery, drops, and losses; 2) Data errors in normal and secure packets; and 3) Putting the network in a deadlock situation. In addition to defining the thermal attack, the paper proposes the application of stochastic source routing to protect MPSoCs against thermal attacks. This approach enhances the security of MPSoCs by making it challenging for the adversary to identify and track packets. Our evaluations validate the effectiveness of the proposed countermeasure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».