論文の概要: DATE: Defense Against TEmperature Side-Channel Attacks in DVFS Enabled
MPSoCs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01377v1
- Date: Thu, 2 Jul 2020 20:41:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 14:11:04.423700
- Title: DATE: Defense Against TEmperature Side-Channel Attacks in DVFS Enabled
MPSoCs
- Title(参考訳): DATE:MPSoCを使用可能なDVFSにおける高温サイドチャネル攻撃に対する防御
- Authors: Somdip Dey, Amit Kumar Singh, Xiaohang Wang, and Klaus Dieter
McDonald-Maier
- Abstract要約: 本研究では,空間的および時間的熱勾配を減少させる新しい手法を提案する。
本稿では,コンピュータシステムに対する温度側チャネル攻撃に対するセキュリティの定量化が可能な,新しいメトリクスであるMaterial-Security-in-Multi-Processors(TSMP)を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.223734832899794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given the constant rise in utilizing embedded devices in daily life, side
channels remain a challenge to information flow control and security in such
systems. One such important security flaw could be exploited through
temperature side-channel attacks, where heat dissipation and propagation from
the processing elements are observed over time in order to deduce security
flaws. In our proposed methodology, DATE: Defense Against TEmperature
side-channel attacks, we propose a novel approach of reducing spatial and
temporal thermal gradient, which makes the system more secure against
temperature side-channel attacks, and at the same time increases the
reliability of the device in terms of lifespan. In this paper, we have also
introduced a new metric, Thermal-Security-in-Multi-Processors (TSMP), which is
capable of quantifying the security against temperature side-channel attacks on
computing systems, and DATE is evaluated to be 139.24% more secure at the most
for certain applications than the state-of-the-art, while reducing thermal
cycle by 67.42% at the most.
- Abstract(参考訳): 組込みデバイスを日常的に利用することの絶え間ない増加を考えると、サイドチャネルはそのようなシステムにおける情報フロー制御とセキュリティの課題である。
そのような重要なセキュリティ欠陥の1つは、温度側チャネル攻撃によって悪用され、そこでは、セキュリティ欠陥を推測するために、処理要素からの放熱と伝播が時間とともに観測される。
提案手法であるdate: defense against temperature side-channel attackでは,温度側チャネル攻撃に対してより安全なシステムを実現するために,空間的および時間的温度勾配を低減し,同時にデバイスの寿命の信頼性を高める新しい手法を提案する。
本稿では,コンピュータシステムに対する温度側チャネル攻撃に対するセキュリティを定量化できる新しい指標であるサーマル・セキュリティ・イン・マルチ・プロシーサ(TSMP)を導入し,DATEは最先端のアプリケーションに対して最大139.24%の安全性を示し,温度サイクルを67.42%削減した。
関連論文リスト
- KnowSafe: Combined Knowledge and Data Driven Hazard Mitigation in
Artificial Pancreas Systems [3.146076597280736]
KnowSafeは、安全を害する悪意のある攻撃や、CPSコントローラを標的とした偶発的な障害による安全性の危険を予測し軽減する。
安全制約のドメイン固有の知識とコンテキスト固有の緩和行動と機械学習(ML)技術を統合する。
KnowSafeは、システム状態の軌跡や潜在的な危険を予測する上で、より高い精度を達成することで、最先端技術よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T16:43:34Z) - Autonomous Payload Thermal Control [65.268245109828]
提案するフレームワークは,運用範囲の温度を維持するためにペイロード処理能力の制御を学べる。
このフレームワークは将来のIMAGIN-eミッションで出荷され、ISSでホストされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T09:40:19Z) - Leveraging Traceability to Integrate Safety Analysis Artifacts into the
Software Development Process [51.42800587382228]
安全保証ケース(SAC)は、システムの進化中に維持することが困難である。
本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを活用して,関連するシステムアーチファクトを安全解析モデルに接続する手法を提案する。
安全ステークホルダーがシステム変更が安全性に与える影響を分析するのに役立つように、システム変更の合理性を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T16:03:27Z) - Safety Shielding under Delayed Observation [59.86192283565134]
シールドは安全な実行を保証するコンストラクション・バイ・コンストラクション・インストラクタである。
シールドは、将来の干渉が最小化される可能性が最も高い方法で、安全な修正行動を選択するべきである。
現実的な運転シミュレータにおけるシールドの最初の統合について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T10:06:10Z) - Secure Video Streaming Using Dedicated Hardware [0.11470070927586014]
本論文の目的は,IoT(Internet-of-Things)システムのセキュリティ,効率,再構成性を向上し,監視・監視を行うシステムを提案することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-15T20:24:46Z) - Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control
Barrier Functions [63.18590014127461]
本稿では,CBFをベースとした安全クリティカルコントローラのモデル不確実性を考慮した再構成を提案する。
本研究では,ロバストな安全クリティカルコントローラの実現可能性について検討する。
次に、これらの条件を使って、イベントトリガーによるオンラインデータ収集戦略を考案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T05:02:09Z) - Towards Energy-Efficient and Secure Edge AI: A Cross-Layer Framework [13.573645522781712]
ディープニューラルネットワーク(DNN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、リソース制約されたエッジデバイスに対して最先端の結果を提供する。
これらのシステムは、様々なセキュリティと信頼性の脅威の下で、正しい機能を維持する必要がある。
本稿では、まず、異なるシステム層におけるエネルギー効率、信頼性、セキュリティ問題に対処するための既存のアプローチについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T20:22:56Z) - Energy-Efficient Model Compression and Splitting for Collaborative
Inference Over Time-Varying Channels [52.60092598312894]
本稿では,エッジノードとリモートノード間のモデル圧縮と時間変化モデル分割を利用して,エッジデバイスにおける総エネルギーコストを削減する手法を提案する。
提案手法は, 検討されたベースラインと比較して, エネルギー消費が最小限であり, 排出コストが$CO$となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T07:36:27Z) - A Safe Reinforcement Learning Architecture for Antenna Tilt Optimisation [2.099922236065961]
環境との安全な相互作用は、実世界の問題に適用する場合、強化学習(RL)の最も難しい側面の1つである。
遠隔電気ティルト最適化(RET)は、基地局のアンテナ傾斜角の探索的な修正によりネットワークの性能が著しく低下するおそれのある安全クリティカルなアプリケーションである。
セルラーネットワークにおけるRET最適化に対処するために,モジュール型Safe Reinforcement Learningアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T16:07:55Z) - It's Time to Play Safe: Shield Synthesis for Timed Systems [53.796331564067835]
タイムド・オートマトンとして与えられるタイムド・セーフティ特性からタイムド・シールドを合成する方法を示す。
時間付きシールドは、可能な限りシステムに干渉しながら、ランニングシステムの安全性を強制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-30T11:21:42Z) - Experimental quantum key distribution secure against malicious devices [12.212011208103783]
我々は,1.25GHzのチップベースの計測デバイス非依存QKDシステムを実装し,その測定とユーザ側における悪意あるデバイスに対してセキュアである。
秘密鍵レートは24dBチャネル損失で137bpsに達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T09:54:02Z)
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。