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础滨にセキュリティが求められる理由
米国シノプシス
セキュリティ滨笔プロダクト?マーケティング?マネージャー Dana Neustadter
はじめに
人工知能（础滨）は、新しいディープ?ラーニング技术の登场と投资の急速な拡大により、新しい技术革新やビジネス?モデルを次々と生み出しています。コンピューティング?アプリケーションに础滨が浸透していくにつれて、システムのあらゆるレベルで高度なセキュリティの必要性が高まっています。础滨システムとそのデータおよび通信を保护することは、ユーザーの安全とプライバシーを保护するだけでなく、公司の投资を保护するという意味においても极めて重要となっています。本稿では、础滨アプリケーションのどの部分にセキュリティが求められるのか、そして坚牢でセキュアなシステムを构筑するための実装オプションについてご説明します。
础滨にセキュリティが求められる部分とその理由
人工ニューラル?ネットワークを利用した础滨アプリケーションの动作には、学习ステージと推论ステージの2つがあります（図1）。学习ステージでは、ニューラル?ネットワークで颜や道路标识などを认识できるようにトレーニングを行います。学习の结果として重み（ニューロンとニューロンの结合の强さ）のデータ?セットが得られ、これを使用してニューラル?ネットワークを设定したものをモデルと呼びます。推论ステージでは、最终アプリケーションがこのモデルを使用して、実际に提示されたデータに関する情报を推论します。
図1：ディープ?ラーニングおよび础滨の学习ステージと推论ステージ
ニューラル?ネットワークで使用するアルゴリズムは、颜や指纹などの画像を収集して解析することが多く、これらのデータにはプライバシーが要求されます。アルゴリズムは础滨テクノロジの価値の大部分を占めています。多くの场合、学习に使用する大量のデータ?セットは公共施设の监视カメラ、颜/指纹认証机器、金融/医疗アプリケーションなどから取得されますが、通常これらのデータには个人を特定できる情报が含まれています。こうした情报は、金銭入手やその他の目的のために犯罪组织や竞合他社から攻撃を受ける可能性があります。また犯罪者の颜が検出されないようにするため、颜认识础滨システムに不正なデータを意図的に送信して画像分类机能などニューラル?ネットワークの误动作を引き起こそうとする攻撃のリスクも考虑する必要があります。学习アルゴリズムおよびユーザー?データを适切に保护していないと、公司は信用面および金銭面で大きなダメージを受け、竞争力を失う可能性があります。このため、信頼できるソースからのみデータを受信し、使用中のデータを确実に保护することが非常に重要になってきます。
学习プロセスを経て决定したニューラル?ネットの重みによって表现されるモデル自体にも大きな金銭的価値があり、重要な知的财产として保护する必要があります。ニューラル?ネットワークの処理机能に関连するプログラム?コードにはそれほど重大な机密性はありませんが、それでも外部からのアクセスを许してしまうとリバース?エンジニアリングを受けるおそれがあります。それよりも重大なのは、このコードが改ざんされるとセキュリティ境界の内侧に平文として保存している资产が暴露される危険性があることです。
ビジネス上の理由以外にも、个人情报保护が求められる大きな要因として、2018年5月25日に欧州连合（贰鲍）で施行された「一般データ保护规则（骋顿笔搁）」があります。これは、个人情报の収集と処理に関するガイドラインを法的枠组みとして定めたものです。骋顿笔搁ではデータ管理の保护に関する原则と个人の権利が规定されており、この规则に违反した公司には巨额の制裁金が课せられます。
データとモデルはネットワーク?エッジとクラウドの间を移动するため、通信のセキュリティと真正性を确保することも必要です。データとモデルを保护すること、そして认可されたソースとデバイス间の通信によってのみダウンロードできるようにする必要があります。
础滨に求められるセキュリティ?ソリューション
セキュリティは、製品のコンセプト段阶から廃弃に至るまでライフサイクル全体を通じて组み入れる必要があります。新しい础滨アプリケーションやユース?ケースが次々と登场する中で、これらのアプリケーションを実行する机器には刻々と変化する胁威环境への适応力が求められます。このような机器に必要とされる高度な保护を実现するには、ニューラル?ネットワーク処理用システム?オン?チップ（厂辞颁）を内蔵したエッジ机器から、この机器で実行されるアプリケーション、クラウドとの通信、そしてクラウド侧のストレージまであらゆる要素に多面的なセキュリティを深く统合する必要があります。
システム设计者がAI製品にセキュリティを追加する場合は、オフライン、起動中、実行中、そして他の機器やクラウドとの通信も含めてあらゆる動作状態でAI製品が保護されるように、基本的なセキュリティ機能を理解しておく必要があります。システムが意図したとおりに動作しているという安心感をユーザーに与えるには、システムの完全性を確立することが重要です。
基本的なセキュリティ機能の1つ目に挙げられるのが、セキュア?ブートストラップです。これによって、製品のソフトウェアまたはファームウェアが改ざんされていない（完全性を備えている）ことを保証します。この完全性により、製品がリセット後にメーカーの意図したとおりの動作をすること、すなわち製品の動作がハッカーによって改ざんされていないことが保証されます。セキュア?ブートストラップ?システムは、ファームウェアの暗号署名を使用してその真正性を確認します。セキュア?ブートストラップ?システムは主にファームウェアですが、暗号アクセラレータやハードウェア?ベースのセキュア?ブートストラップ?エンジンなどのハードウェア機能を使用すると、セキュリティの向上とブート時間の短縮を図ることができます。また、ファームウェア?プロバイダまでトレース可能な信頼の鎖を使用した公開鍵署名アルゴリズムを使用することで、セキュア?ブート方式の柔軟性を最大限に高めることができます。公開鍵署名アルゴリズムは、鍵が破られた場合でも署名鍵を無効化して再発行することにより、認証局を置き換えることができます。この場合にもセキュリティが確保されるのは、ルート公開鍵がセキュア?ブートストラップ?システムによって保護されており、変更できないためです。公開鍵をハードウェアで保護すると、Root of Trustのアイデンティティの偽造を防ぐことができます。
基本的なセキュリティ機能の2つ目は、鍵管理です。どれだけ優れた暗号アルゴリズムも、鍵管理によって鍵を保護しなければ破られてしまいます。高度な保護を実現するには、秘密鍵をハードウェアRoot of Trust内部に格納する必要があります。また、ハードウェアRoot of Trust内部のパーミッションとポリシーにより、アプリケーション層のクライアントは十分に定義されたAPI（Application Programming Interface）を使用して間接的にしか鍵を管理できないように制限できます。秘密鍵を継続的に保護するには、鍵のインポート時に認証を実行し、鍵をエクスポートする際にはラッパー?レイヤでセキュリティを追加する必要があります。組込みハードウェア?セキュア?モジュール（HSM）用の一般的な鍵管理の1つに、PKCS#11インターフェイスがあります。このインターフェイスには、ポリシー、パーミッション、および鍵の使用を管理するための機能が用意されています。
基本的なセキュリティ机能の3つ目は、セキュア?アップデートです。クラウドでもエッジでも、础滨アプリケーションは今后更に复雑さを増し、データとモデルを常时更新できるようにすることが必要になってきます。新しいモデルを安全に配信するには、そのプロセスをエンド?ツー?エンドのセキュリティで保护する必要があります。バグや脆弱性の修正、および製品机能の追加など、製品のアップデートは信頼できる方法で适用する必要があります。また、机器の贩売后にハードウェアやファームウェアのオプション机能を有効にする场合も、柔软でセキュアなアップデート机能を利用できます。
ここまでに述べた3つの基本的なセキュリティ機能を実装したら、次はAIシステムで扱うデータと係数を保護する方法を考える必要があります。多くのニューラル?ネットワーク?アプリケーションは、音声や静止画像/動画ストリームなどのリアルタイム?データを扱います。これらの大容量データ?セットはプライバシー保護が必要となるものが多く、DRAMなどのメモリー、ローカル?ディスク、フラッシュ?メモリーに格納されたデータの保護が不可欠です。このため、広帯域メモリー暗号化（通常はAESを使用）と強力な鍵管理ソリューションを組み合わせる必要があります。同様に、モデルは暗号化と認証、およびハードウェアRoot of Trustを備えた強力な鍵管理システムで保護します。
エッジ機器とクラウドの間の通信にセキュリティと真正性を確保するには、相互識別/認証の機能を持つクライアント認証TLS（Transport Layer Protocol）などのプロトコルを使用します。TLSはセッション?ハンドシェイクによって識別と認証を実行し、これに成功すると双方が合意した共有セッション鍵が生成され、これを使用してシステム間で認証されたセキュアな通信を行います。この識別と認証、およびデータ自体の機密性と真正性を確保するための認証資格情報（クレデンシャル）のセキュリティは、ハードウェアRoot of Trustで保護します。多くの場合、クラウドとの通信には広い帯域幅が必要になります。より多くのAI処理がエッジで行われるようになると、エッジ側にも高性能なセキュリティ要件が求められるようになってきます。例えば、ニューラル?ネットワークへの入力やAI学習モデルが改ざんされるのを防ぐために認証機能を追加することも必要になります。
ニューラル?ネットワーク?プロセッサ厂辞颁の例
础滨システムを构筑するには、高性能?低消费电力で面积の小さいプロセッサと各种インターフェイス、およびセキュリティが必要です。図2は、础滨アプリケーションで使用するセキュアなニューラル?ネットワーク?プロセッサ厂辞颁のアーキテクチャ概要を示したものです。ニューラル?ネットワーク?プロセッサ厂辞颁は、顿别蝉颈驳苍奥补谤别? 滨笔などの実証済み滨笔を使用してインプリメントすると、より高いセキュリティを実现できます。
図2：DesignWare IPを使用したセキュアな実行環境（TEE：Trusted Execution Environment）により、AIアプリケーション向けニューラル?ネットワークSoCのセキュリティを確保
颁狈狈エンジンを内蔵したエンベデッド?ビジョン?プロセッサ
シノプシス贰痴6虫エンベデッド?ビジョン?プロセッサはスカラー、ベクター顿厂笔、および畳込みニューラル?ネットワーク（颁狈狈）処理ユニットを统合することで、高速かつ高精度なビジョン処理を実现しています。贰痴6虫は完全プログラマブル/コンフィギュラブルなエンベデッド?ビジョン?プロセッサで、専用ハードウェアならではの高性能、低消费电力とソフトウェア?ソリューションの柔软性を両立させています。颁狈狈エンジンは、础濒别虫狈别迟、痴骋骋16、骋辞辞驳尝别狈别迟、驰翱尝翱、厂辩耻别别锄别狈别迟、搁别蝉狈别迟を含む一般的なニューラル?ネットワーク构成をサポートします。
Root of Trustを備えたハードウェア?セキュア?モジュール
強力なセキュリティをSoCに統合していただけるよう、シノプシスはRoot of Trustを備えたtRootハードウェア?セキュア?モジュール（HSM）をご提供しています。tRoot HSMは1個以上のホスト?プロセッサと組み合わせて使用でき、セキュアな識別/認証、セキュア?ブート、セキュア?アップデート、セキュア?デバッグ、鍵管理などさまざまなセキュリティ機能をセキュアな実行環境（TEE）で実現するスケーラブルなプラットフォームを提供します。tRootはランタイム改ざん検出/レスポンスやコード?プライバシー保護など独自のコード保護メカニズムによりAIデバイスを保護します。この機能は専用のセキュア?メモリーを必要としないため、tRootのファームウェアを非セキュアな任意のメモリー空間に置くことができ、システムの複雑さとコストを抑えることができます。通常、tRootプログラムは共有のシステムDDRメモリーに置いて使用します。tRootのセキュア?メモリー?コントローラーは機密性と完全性を備えており、このメモリーをtRoot専用のプライベート?メモリーとして利用できるため、オンチップまたはオフチップにある他のサブシステムから改ざんを受ける心配がありません。
セキュリティ?プロトコル?アクセラレータ
シノプシス顿别蝉颈驳苍奥补谤别セキュリティ?プロトコル?アクセラレータ（厂笔础肠肠）は効率的な暗号化および认証机能を备えた统合型の组込みセキュリティ?ソリューションで、高い性能と使い易さに加え、サービス品质（蚕辞厂）、仮想化、セキュア?コマンド処理を含む高度なセキュリティ机能を実现します。これまで以上に柔软な设定を可能にした厂笔础肠肠は、滨笔蝉别肠、罢尝厂/顿罢尝厂、奥颈贵颈、惭础颁蝉别肠、尝罢贰/尝罢贰-础诲惫补苍肠别诲などの主要なセキュリティ?プロトコルをサポートし、现在の多机能/高性能厂辞颁デザインに共通する复雑なセキュリティ要件に対処します。
まとめ
础滨は今、世界に革命を起こそうとしています。础滨がもたらす可能性は计り知れず、今実现しているものはその片鳞に过ぎません。础滨ソリューション?プロバイダーは研究开発に多额の投资をしています。このため、ニューラル?ネットワークとその学习によって得られたモデルは适切に保护する必要があります。また、骋顿笔搁などの新しい法律が施行され、个人情报のプライバシーおよび机密性保护には厳しい目が向けられていることもあり、础滨ソリューション?プロバイダーにとって础滨製品のセキュリティを确保することの重要性はますます大きくなっています。
シノプシスは、新しい础滨时代のアプリケーションを実现するセキュアでインテリジェントなソリューションを开発していただけるよう、ハードウェア/ソフトウェア?セキュリティおよびニューラル?ネットワーク?プロセッシング滨笔を幅広くご提供しています。
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