Convolutional Neural Network Accelerators (Hardcover)

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2026

3032085136 / 9783032085139

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Hardcover. This book provides comprehensive coverage of the state-of-the-art in Convolutional Neural Network (CNN) hardware accelerator design, security, and its applications in hardware security. The first part gives a foundational understanding of CNN architectures, emphasizing their computational demands and the necessity for specialized hardware solutions. It also proposes an emulation method with open-source code to mimic CNN hardware accelerator behavior. The second part presents security applications of CNN models, featuring a case study in Network-on-Chip security. It covers threat modeling, countermeasures, and the use of alternative machine learning models to CNNs. The third part explains security threats throughout the AI model production lifecycle, including software vulnerabilities and hardware risks, and explores techniques to enhance the robustness of CNN hardware accelerators, focusing on preventing hardware Trojan and backdoor attacks and analyzing the vulnerability levels of different CNN layers. This book provides comprehensive coverage of the state-of-the-art in Convolutional Neural Network (CNN) hardware accelerator design, security, and its applications in hardware security. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9783032085139

Título
Convolutional Neural Network Accelerators (Hardcover)
Autor
Basel Halak
Editorial
Springer Nature Switzerland AG, Cham
Año de publicación
2026
Estado
new
Encuadernación
Hardcover
Idioma
inglés
ISBN 10
3032085136
ISBN 13
9783032085139

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