Development of Machine learning IPS processor with ASIC-FPGA Co-design and Wave Pipelining

使用 ASIC-FPGA 协同设计和 Wave Pipelined 开发机器学习 IPS 处理器

基本信息

批准号：
19K11969
负责人：
佐藤友暁
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Hokusei Gakuen University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K11969/
关键词：
IPS FPGA 機械学習 CAD RTL ASIC ウェーブパイプライン標的型攻撃 Wave-Pipelining ASIC-FPGA Co-Design Machine Learning Low-Power

项目摘要

新型コロナウイルス感染症が流行したことによって、在宅勤務やワーケーションといった勤務形態が増加してきています。企業等の組織内のネットワークや環境と異なり、セキュリティ上の問題が増加しています。組織内のネットワークにおいては、Intrusion Pretension System (IPS)等を設置した不正アクセスの監視や組織が管理するPersonal Computer (PC)を使用することでセキュリティの問題を減少させることができます。しかし、在宅勤務やワーケーション等で使用されるネットワークは組織内のネットワークのようにIPSで監視は行われていなく、適切なネットワークの設定が行われていない場合も多くこのことで外部からの攻撃を受けるリスクが高まります。このことは情報漏洩リスクが高まることも意味しています。加えて、在的勤務やワーケーション等で使用される機器は、個人所有の機器が使用されることも多く、適切な管理が行われていない場合も多く見受けられます。本年度は、Field Programmable Gate Array (FPGA)アーキテクチャに関する研究とこのFPGAを効率よく開発するために不可欠なCADの開発を進めました。具体的には以下の通りです。(1)一昨年はブロック間を接続する配線数を中心に検証をおこない、その結果ソースの使用率の観点で大幅な改善が見られないことが明らかになりました。今年度においては、その原因の検証を行いました。またLook Up Table (LUT)の構成を検討する方が有効であることを明らかにしました。(2)我々が開発を行ってきたFPGA上の回路のためのCADが実現されていませんでした。そこで、CADの開発に着手しました。現在のところConnection Block (CB)の部分をPythonで開発を行い、この成果は公表済みです。

新结肠病毒感染的普及增加了家庭和工作等工作风格的数量。与公司等组织中的网络和环境不同，安全问题正在增加。对于组织内的网络，您可以通过监视未经授权的访问和使用具有入侵式预装系统（IPS）管理的个人计算机（PC）（PC）来减少安全问题。但是，IPS在组织中使用的网络不像组织中的网络那样监视，并且在许多情况下未设置适当的网络。这也意味着信息泄漏的风险增加。此外，现有工作中使用的设备通常是个人使用的，通常在没有执行适当管理的情况下发现。今年，我们一直在开发有关现场可编程门阵列（FPGA）体系结构的研究和CAD的开发，这对于有效开发此FPGA至关重要。具体来说，如下。（1）两年前，验证主要是在块之间连接的电线数量上进行的，结果，据揭示了从使用源的使用的角度来看，没有显着改善。今年，我们验证了原因。还揭示了考虑查找表的配置（LUT）更有效。（2）我们开发的FPGA上电路的CAD尚未实现。因此，我们开始开发CAD。当前，连接块（CB）部分已在Python开发，并且该结果已发布。