Towards Verifying Neural Networks Against Multi-Parameter Bit-Flip Perturbations

arXiv cs.CR · 8 oct, 06:00

Investigadores presentan mBFV, una técnica de verificación formal que prueba la robustez de redes neuronales cuantificadas contra fallos de hardware que flipan múltiples bits simultáneamente en los pesos almacenados. El método supera significativamente a verificadores anteriores que solo podían analizar perturbaciones en un parámetro, escalando a redes de hasta 1,15 millones de parámetros.