論文の概要: A Research Ecosystem for Secure Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01264v1
- Date: Mon, 4 Jan 2021 22:42:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 21:56:10.962293
- Title: A Research Ecosystem for Secure Computing
- Title(参考訳): セキュアコンピューティングのための研究エコシステム
- Authors: Nadya Bliss, Lawrence A. Gordon, Daniel Lopresti, Fred Schneider, and
Suresh Venkatasubramanian
- Abstract要約: コンピュータ、システム、アプリケーションのセキュリティは、コンピュータ科学における何十年にもわたって活発な研究領域であった。
課題は、情報エコシステムのセキュリティと信頼から、敵の人工知能や機械学習までさまざまだ。
新しいインセンティブと教育がこの変化の核心にある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.212354651854757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computing devices are vital to all areas of modern life and permeate every
aspect of our society. The ubiquity of computing and our reliance on it has
been accelerated and amplified by the COVID-19 pandemic. From education to work
environments to healthcare to defense to entertainment - it is hard to imagine
a segment of modern life that is not touched by computing. The security of
computers, systems, and applications has been an active area of research in
computer science for decades. However, with the confluence of both the scale of
interconnected systems and increased adoption of artificial intelligence, there
are many research challenges the community must face so that our society can
continue to benefit and risks are minimized, not multiplied. Those challenges
range from security and trust of the information ecosystem to adversarial
artificial intelligence and machine learning.
Along with basic research challenges, more often than not, securing a system
happens after the design or even deployment, meaning the security community is
routinely playing catch-up and attempting to patch vulnerabilities that could
be exploited any minute. While security measures such as encryption and
authentication have been widely adopted, questions of security tend to be
secondary to application capability. There needs to be a sea-change in the way
we approach this critically important aspect of the problem: new incentives and
education are at the core of this change. Now is the time to refocus research
community efforts on developing interconnected technologies with security
"baked in by design" and creating an ecosystem that ensures adoption of
promising research developments. To realize this vision, two additional
elements of the ecosystem are necessary - proper incentive structures for
adoption and an educated citizenry that is well versed in vulnerabilities and
risks.
- Abstract(参考訳): コンピューティングデバイスは現代生活のあらゆる領域に不可欠であり、社会のあらゆる側面に浸透する。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、コンピューティングの普遍性とそれへの依存が加速し、増幅されています。
教育から職場環境、医療、防衛、エンタテインメントに至るまで、コンピューティングによって触れられていない現代生活のセグメントを想像するのは困難です。
コンピュータ、システム、アプリケーションのセキュリティは、コンピュータ科学において数十年にわたって活発な研究領域であった。
しかし、相互接続されたシステムの規模と人工知能の採用の増加の両方が合わさることで、社会が利益を享受し、リスクを最小限に抑えるためにコミュニティが直面するべき多くの研究課題が存在する。
それらの課題は、情報エコシステムのセキュリティと信頼から、敵の人工知能や機械学習まで多岐にわたる。
基本的な研究課題に加えて、システムのセキュリティは設計やデプロイ後にも発生します。つまり、セキュリティコミュニティは定期的にキャッチアップを行い、いつでも悪用される可能性のある脆弱性をパッチしようと試みています。
暗号化や認証といったセキュリティ対策は広く採用されているが、セキュリティに関する疑問はアプリケーション機能に次いでいる。
新しいインセンティブと教育がこの変革の核心にあるのです。
今こそ、相互に連携した技術を開発するための研究コミュニティの努力を再焦点化し、将来有望な研究開発を確実に採用するエコシステムを創出する時だ。
このビジョンを実現するには、エコシステムの2つの追加要素が必要です – 適切な採用インセンティブ構造と、脆弱性やリスクに精通した教育を受けた市民です。
関連論文リスト
- Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。
ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。
ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T18:26:05Z) - Confronting the Reproducibility Crisis: A Case Study of Challenges in Cybersecurity AI [0.0]
AIベースのサイバーセキュリティの重要な領域は、悪意のある摂動からディープニューラルネットワークを守ることに焦点を当てている。
VeriGauge ツールキットを用いて,認証されたロバスト性に関する先行研究の結果の検証を試みる。
私たちの発見は、標準化された方法論、コンテナ化、包括的なドキュメントの緊急性の必要性を浮き彫りにしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T04:37:19Z) - The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。
本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。
新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T07:47:22Z) - Secure Software Development: Issues and Challenges [0.0]
生活のデジタル化は、人間の問題を解決し、生活の質を向上させることを証明する。
ハッカーたちは、無実の人々のデータを盗み、ID詐欺や詐欺など、そのほかの目的のために利用しようとしている。
セキュアなシステムソフトウェアの目的は、システムライフサイクルを実行することによって、そのようなエクスプロイトが決して起こらないようにすることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-18T09:44:48Z) - Securing the Digital World: Protecting smart infrastructures and digital
industries with Artificial Intelligence (AI)-enabled malware and intrusion
detection [0.0]
サイバー犯罪は 政府や企業 市民社会に対する 世界的な脅威として現れています
本稿では、現代のデジタルエコシステムを保護するため、AIによるサイバー脅威検出について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T09:35:56Z) - Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of
Computing [80.72844751804166]
2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。
シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。
参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T17:32:27Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T18:27:41Z) - Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI
Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。
近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。
本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T09:54:54Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - Grand Challenges for Embedded Security Research in a Connected World [6.1916614285252]
コンピューティングコミュニティコンソーシアム(CCC)は、これらの問題を調査する1日間のビジョンワークショップを開催した。
報告書はそのワークショップの結果を要約し、今後5~10年にわたって研究と教育の戦略的目標のリストを作成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T21:01:57Z)
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。