DynaMO：透過耦合混淆深度學習運算子來保護行動裝置上的深度學習模型

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本文提出了一種名為 DynaMO 的動態模型混淆策略，透過耦合混淆深度學習運算子，有效保護行動裝置上的深度學習模型免受動態分析攻擊，並在安全性與效能之間取得平衡。

Resumen

DynaMO：透過耦合混淆深度學習運算子來保護行動裝置上的深度學習模型

本文探討了在行動裝置上部署深度學習 (DL) 模型所面臨的安全挑戰，特別是模型逆向工程攻擊。現有的模型混淆方法，無論是靜態或半動態，都被證明容易受到動態分析攻擊。為了解決這個問題，本文提出了一種名為 DynaMO 的動態模型混淆策略。

現有的模型混淆方法主要依賴於靜態或半動態技術，例如運算子重命名、參數封裝和額外層注入。然而，這些方法無法有效抵禦動態分析攻擊。攻擊者可以利用動態分析工具，例如本文提出的 DLModelExplorer，在執行時從模型推論程式碼中提取正確的模型資訊。

Ideas clave extraídas de

DynaMO: Protecting Mobile DL Models through Coupling Obfuscated DL Operators

by Mingyi Zhou,... a las arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15033.pdf

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DynaMO 如何應對更複雜的動態分析攻擊，例如結合靜態和動態分析技術的攻擊？

DynaMO 的確可能面臨結合靜態和動態分析技術的攻擊挑戰。以下列舉一些可能的攻擊手段以及 DynaMO 的應對策略：
攻擊手段：

靜態分析識別混淆模式： 攻擊者可以透過靜態分析 API 函式庫，嘗試識別 DynaMO 使用的線性轉換和結果恢復模式。例如，尋找特定函數呼叫順序或程式碼特徵。
動態追蹤數據流： 攻擊者可以利用動態追蹤工具，監控模型推理過程中數據的變化，嘗試推導出混淆參數和操作配對關係。
選擇性解密攻擊： 攻擊者可以集中精力攻擊模型中關鍵部分的權重或操作，例如模型最後幾層或特定功能模塊，而忽略其他部分的混淆。

DynaMO 的應對策略：

增強隨機性和動態性：

可以採用更複雜的線性轉換函數，而非單純的縮放操作，增加靜態分析的難度。
動態調整操作配對關係，例如在每次推理過程中隨機選擇配對操作，或根據輸入數據特徵動態調整，增加動態分析的難度。

結合程式碼混淆技術： 將 DynaMO 與傳統程式碼混淆技術結合，例如程式碼虛擬化、控制流混淆等，增加攻擊者分析 API 函式庫的難度。
差異化保護策略： 針對模型中不同部分的重要性，採用差異化的保護策略。例如，對關鍵部分採用更強的混淆強度或多種混淆技術組合，提高攻擊者的攻擊成本。

總結： DynaMO 需要不斷發展和完善，才能應對日益複雜的動態分析攻擊。結合更強的隨機性、動態性和程式碼混淆技術，以及差異化保護策略，將是未來提升 DynaMO 安全性的重要方向。

是否存在其他類型的動態模型混淆策略，它們在安全性、效能和相容性方面具有不同的權衡？

除了 DynaMO 以外，確實存在其他類型的動態模型混淆策略，它們在安全性、效能和相容性方面各有優劣：

混淆策略
安全性
效能
相容性
優點
缺點

執行時模型分割
中等
可能影響較大
需要特定平台支援
增加動態分析難度
可能影響模型推理速度和增加内存占用

動態張量形狀變換
中等
可能影響較小
需要修改模型推理引擎
增加模型解析難度
可能影響模型推理速度

同態加密
高
影響很大
需要特定硬體支援
安全性高，可抵禦多數攻擊
計算量大，影響模型推理速度

基於硬體的動態混淆
高
影響較小
需要特定硬體支援
安全性高，效能影響小
依賴特定硬體，相容性差

說明：

執行時模型分割: 將模型分割成多個部分，在執行時動態載入和組合，增加動態分析難度。
動態張量形狀變換: 在模型推理過程中，動態改變數據張量的形狀，增加模型解析難度。
同態加密: 使用同態加密算法對模型進行加密，可以直接在加密數據上進行運算，安全性高，但計算量大。
基於硬體的動態混淆: 利用硬體安全特性，例如 TrustZone 或 SGX，在安全環境中執行模型推理或關鍵操作，安全性高，但依賴特定硬體。
總結： 選擇合適的動態模型混淆策略需要綜合考慮安全性、效能和相容性等因素。 DynaMO 在這些方面取得了較好的平衡，但仍有提升空間。未來可以探索結合其他混淆策略，或開發新的混淆技術，以進一步提升行動裝置上深度學習模型的安全性。

除了模型混淆之外，還有哪些其他方法可以保護行動裝置上的深度學習模型，例如硬體安全模組和可信執行環境？

除了模型混淆，保護行動裝置上深度學習模型的方法還有很多，以下列舉一些常見方法：
1. 硬體安全模組 (HSM) 和可信執行環境 (TEE):

HSM: 專用加密處理器，提供安全存儲和處理敏感數據的功能，例如模型權重。
TEE: 處理器內的隔離執行環境，提供安全執行程式碼和保護數據的功能，例如模型推理過程。
優點： 安全性高，可抵禦軟體攻擊。
缺點： 成本高，功耗高，相容性差。
2. 程式碼簽章和完整性驗證:

使用程式碼簽章技術驗證模型檔案和 API 函式庫的完整性，防止惡意篡改。
優點： 成本低，易於部署。
缺點： 無法完全防止攻擊者繞過驗證機制。
3. 遠端推理:

將模型部署在雲端伺服器，行動裝置僅發送數據請求，接收推理結果。
優點： 模型安全性高，易於更新。
缺點： 需要網路連線，可能存在延遲和隱私問題。
4. 聯邦學習:

在多個行動裝置上訓練模型，无需共享原始數據，保護數據隱私。
優點： 保護數據隱私，可訓練更強大的模型。
缺點： 需要多個設備協作，訓練速度慢。
5. 模型驗證和防禦性訓練:

對模型進行嚴格驗證，確保其在各種輸入下的行為符合預期。
使用對抗樣本等技術進行防禦性訓練，提高模型的魯棒性。
優點： 提高模型的安全性，降低模型被攻擊的風險。
缺點： 需要額外的訓練成本，可能無法完全抵禦所有攻擊。
總結： 保護行動裝置上的深度學習模型需要綜合運用多種安全措施，模型混淆只是其中一環。選擇合適的保護方案需要根據具體應用場景和安全需求進行權衡。