論文の概要: Securing of Unmanned Aerial Systems (UAS) against security threats using human immune system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04984v1
• Date: Sun, 1 Mar 2020 19:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 13:22:03.298884
• Title: Securing of Unmanned Aerial Systems (UAS) against security threats using human immune system
• Title（参考訳）: 人体免疫システムを用いたセキュリティ脅威に対する無人航空システム(UAS)の安全性確保
• Authors: Reza Fotohi
• Abstract要約: 人体免疫システム(HIS)を用いた安全対策のための侵入検知システム(IDS)が提案されている。 IDSはターゲットシステムに侵入する試みを検知し、応答するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: UASs form a large part of the fighting ability of the advanced military forces. In particular, these systems that carry confidential information are subject to security attacks. Accordingly, an Intrusion Detection System (IDS) has been proposed in the proposed design to protect against the security problems using the human immune system (HIS). The IDSs are used to detect and respond to attempts to compromise the target system. Since the UASs operate in the real world, the testing and validation of these systems with a variety of sensors is confronted with problems. This design is inspired by HIS. In the mapping, insecure signals are equivalent to an antigen that are detected by antibody-based training patterns and removed from the operation cycle. Among the main uses of the proposed design are the quick detection of intrusive signals and quarantining their activity. Moreover, SUAS-HIS method is evaluated here via extensive simulations carried out in NS-3 environment. The simulation results indicate that the UAS network performance metrics are improved in terms of false positive rate, false negative rate, detection rate, and packet delivery rate.
• Abstract（参考訳）: UASは先進軍の戦闘能力の大部分を占めている。 特に機密情報を保管するこれらのシステムは、セキュリティ攻撃の対象となっている。 そこで,ヒト免疫システム(HIS)を用いたセキュリティ対策として,IDS(Intrusion Detection System)が提案されている。 IDSはターゲットシステムに侵入する試みを検知し、応答するために使用される。 uassは現実世界で運用されているため、様々なセンサーを用いたシステムのテストと検証は問題に直面している。 このデザインはHISにインスパイアされている。 マッピングでは、安全でない信号は抗体ベースのトレーニングパターンによって検出され、操作サイクルから取り除かれる抗原と等価である。 提案した設計の主な用途は、侵入信号の迅速検出とそれらの活動の隔離である。 また, NS-3環境下でのSuAS-HIS法の評価を行った。 シミュレーションの結果, uasネットワークの性能指標は, 偽陽性率, 偽陰性率, 検出率, パケット配送率の点で改善されていることがわかった。

関連論文リスト

• Defense against Joint Poison and Evasion Attacks: A Case Study of DERMS [2.632261166782093]
  IDSの第1の枠組みは, ジョイント中毒や回避攻撃に対して堅牢である。 IEEE-13バスフィードモデルにおける本手法のロバスト性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T16:24:30Z)
• Enhancing SCADA Security: Developing a Host-Based Intrusion Detection System to Safeguard Against Cyberattacks [2.479074862022315]
  SCADAシステムはサイバー攻撃を受けやすく、重要なインフラにリスクを及ぼす。 本研究は、スマートグリッドにおけるSCADAシステムに適したホストベースの侵入検知システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T14:47:42Z)
• A near-autonomous and incremental intrusion detection system through active learning of known and unknown attacks [2.686686221415684]
  侵入検知は、セキュリティ専門家の伝統的な慣行であるが、まだ対処すべき問題がいくつかある。 本稿では、未知の攻撃と未知の攻撃の両方を適応的かつ漸進的に検出するハイブリッド侵入検知システム(IDS)のアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:37:54Z)
• Mixture GAN For Modulation Classification Resiliency Against Adversarial Attacks [55.92475932732775]
  本稿では,GANをベースとした新たな生成逆ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)を提案する。 GANベースの目的は、DNNベースの分類器に入力する前に、敵の攻撃例を排除することである。 シミュレーションの結果,DNNをベースとしたAMCの精度が約81%に向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T22:30:32Z)
• TANTRA: Timing-Based Adversarial Network Traffic Reshaping Attack [46.79557381882643]
  本稿では,TANTRA(Adversarial Network Traffic Reshaping Attack)を提案する。 我々の回避攻撃は、ターゲットネットワークの良性パケット間の時間差を学習するために訓練された長い短期記憶(LSTM)ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用する。 TANTRAは、ネットワーク侵入検出システム回避の平均成功率99.99%を達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T19:03:38Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
• Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial perspective [82.83630604517249]
  結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。 敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。 より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T05:25:15Z)
• Investigating Robustness of Adversarial Samples Detection for Automatic Speaker Verification [78.51092318750102]
  本研究は,ASVシステムに対して,別個の検出ネットワークによる敵攻撃から防御することを提案する。 VGGライクな二分分類検出器を導入し、対向サンプルの検出に有効であることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T04:31:56Z)
• Identifying Vulnerabilities of Industrial Control Systems using Evolutionary Multiobjective Optimisation [1.8275108630751844]
  進化的多目的最適化(EMO)アルゴリズムを用いて,実世界の産業制御システム(ICS)の脆弱性を同定する。 本手法は化学プラントシミュレータであるテネシー・イーストマン (TE) プロセスモデルを用いて評価した。 新たな侵入検知システムという形でこれらの攻撃に対する防御が開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T00:22:48Z)
• Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning and concept drift [62.997667081978825]
  人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。 本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。