Performance numbers reported for hardware are accepted on trust: the reader cannot recompute them, the apparatus is gone, and the silicon itself can be silently wrong, with fleet studies reporting on the order of one core in a thousand returning incorrect arithmetic with no error raised. We make a reported hardware measurement a tamper-evident, independently checkable record. Every quantity in the text, a table, or a figure is bound, by its content hash, to the observation and the verification behind it; the whole is a hash-linked, append-only structure (a transparency log for measurement) that a verifier audits offline without trusting its producer. Matrix products are verified by a probabilistic identity (Freivalds) at O(k n^2) cost under a tolerance we derive from floating-point error analysis and calibrate to the device's own measured residual floor, so a wrong product is rejected with probability 1 - 2^(-k); quantities with no such identity carry an algebraic checksum and a measured reproducibility class. We then treat the check itself as a security object: a probe seed committed for offline reproducibility is an attack surface, and a probe-aware adversary can hide a corruption in the probe's null space, fooling even a quorum of bit-identical witnesses, while a Fiat-Shamir challenge derived from the claimed output closes this. Driving the device from an unprivileged tenant's reach, with a di/dt power virus and a thermal soak, neither moves the calibrated tolerance nor produces a silent error, placing the physical-fault threat at the rare defective part or the privileged attacker and marking the boundary at which the record must compose with a hardware root of trust. We demonstrate the construction across Blackwell and Hopper GPUs and report a residual-floor and reproducibility map by precision, size, and device.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【泡泡图灵智库】密集相关的自监督视觉描述学习(RAL)
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2018年10月6日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
实践 | 如何使用深度学习为照片自动生成文本描述?
七月在线实验室
10+阅读 · 2018年5月21日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:44
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:25
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员