(Результаты: алгоритмы и роботы. «ХиЖ» 2025 №3) Создать ИИ непросто. Его обучение требует затрат энергии, времени и вычислительных ресурсов. Кража его модели наносит владельцу значительный ущерб, который может быть несопоставим с усилиями на создание нейросети, особенно если потеряны конфиденциальные данные, коммерческие или государственные секреты. Возможность воровства обесценивает производство электронных чипов, содержащих модель. Она становится уязвимой для атак, третьи лица могут изучить ее и выявить слабые места. Исследователи уже продемонстрировали, что типовые модели ИИ можно воссоздать на основе данных, извлеченных из передаваемой ими информации. Однако это невозможно, если тип модели неизвестен заранее. Серийные же электронные чипы, предназначенные для машинного обучения, до сих пор оставались неизученными. Поэтому инженеры Университета штата Северная Каролина под началом профессора Айдина Айсу (Aydin Aysu) решили проверить уязвимость тензорного процессора Google Edge TPU к и