論文の概要: Promoting the Acquisition of Hardware Reverse Engineering Skills
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13725v1
- Date: Fri, 28 May 2021 10:45:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 04:48:15.848097
- Title: Promoting the Acquisition of Hardware Reverse Engineering Skills
- Title(参考訳): ハードウェアリバースエンジニアリングスキルの獲得促進
- Authors: Carina Wiesen and Steffen Becker and Nils Albartus Christof Paar and
Nikol Rummel
- Abstract要約: 本研究は,ハードウェアリバースエンジニアリング(HRE)におけるスキル獲得に焦点をあてる。
科学コミュニティや産業はHREの専門家に高い需要を抱いているが、教育コースの欠如がある。
本コースでは,初級生がHREスキルを習得するかを検討するために,事前知識のレベルが異なる学生を対象に2つの研究を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7487407411063094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This full research paper focuses on skill acquisition in Hardware Reverse
Engineering (HRE) - an important field of cyber security. HRE is a prevalent
technique routinely employed by security engineers (i) to detect malicious
hardware manipulations, (ii) to conduct VLSI failure analysis, (iii) to
identify IP infringements, and (iv) to perform competitive analyses. Even
though the scientific community and industry have a high demand for HRE
experts, there is a lack of educational courses. We developed a
university-level HRE course based on general cognitive psychological research
on skill acquisition, as research on the acquisition of HRE skills is lacking
thus far. To investigate how novices acquire HRE skills in our course, we
conducted two studies with students on different levels of prior knowledge. Our
results show that cognitive factors (e.g., working memory), and prior
experiences (e.g., in symmetric cryptography) influence the acquisition of HRE
skills. We conclude by discussing implications for future HRE courses and by
outlining ideas for future research that would lead to a more comprehensive
understanding of skill acquisition in this important field of cyber security.
- Abstract(参考訳): この完全な研究論文は、サイバーセキュリティの重要な分野であるハードウェアリバースエンジニアリング(HRE)におけるスキル獲得に焦点を当てている。
HREはセキュリティエンジニアが常用する一般的なテクニック
(i)悪質なハードウェア操作を検出する
(ii) VLSI故障解析を行う。
三)IP侵害を特定すること、及び
(iv)競争分析を行う。
科学コミュニティや産業はHREの専門家に高い需要を抱いているが、教育コースが不足している。
これまでのhreスキルの獲得に関する研究が不足していることから,総合的認知心理学的スキル獲得研究に基づく大学レベルのhreコースを開発した。
本コースでは,初級生がHREスキルを習得するかを検討するために,事前知識のレベルが異なる学生を対象に2つの研究を行った。
その結果、認知的要因(例えばワーキングメモリ)と先行経験(例えば対称暗号)がhreスキルの獲得に影響を与えていることが示された。
最後に、将来のhreコースの意味を議論し、この重要なサイバーセキュリティ分野におけるスキル獲得をより包括的に理解するための将来の研究のアイデアを概説する。
関連論文リスト
- Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - Ontology-Aware RAG for Improved Question-Answering in Cybersecurity Education [13.838970688067725]
AIによる質問応答(QA)システムは、サイバーセキュリティの問題解決における不確実性を積極的に管理することができる。
大規模言語モデル(LLM)は、高度な言語理解とユーザエンゲージメントを提供するAI駆動のQAシステムで注目を集めている。
我々は,サイバーセキュリティ教育における信頼性および安全性の高いQAシステムを開発するための,オントロジー対応検索強化世代(RAG)アプローチであるCyberRAGを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-10T21:52:35Z) - An Evidence-Based Curriculum Initiative for Hardware Reverse Engineering Education [5.794342083222512]
本稿では,ハードウェアセキュリティとHREにおける教育の現状について検討する。
我々は,共通トピック,脅威モデル,重要な教育的特徴,コース評価手法を同定する。
我々は、HRE教育の改善の可能性をいくつか提案し、新しい研修コースの開発を推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T14:23:04Z) - EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:19:37Z) - Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress? [59.96471873997733]
我々は、より有意義な安全指標を開発するための実証的な基盤を提案し、機械学習研究の文脈でAIの安全性を定義する。
我々は、AI安全研究のためのより厳格なフレームワークを提供し、安全性評価の科学を前進させ、測定可能な進歩への道筋を明らかにすることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T17:59:24Z) - Requirements for a Career in Information Security: A Comprehensive
Review [0.0]
主な目的は、情報セキュリティ(IS)分野における多様な機会に対する認識を高めることである。
これらの研究に対して,IS専門家が持つべき重要な知識とスキルを特定し,記述するために,テーマ分析を行った。
この研究は、フィールドのユニークな要件のために、サイバーセキュリティのキャリアを追求する女性のジェンダー関連障害の存在を認識している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-07T16:41:13Z) - REVERSIM: A Game-Based Environment to Study Human Aspects in Hardware Reverse Engineering [5.468342362048975]
ハードウェアリバースエンジニアリング(HRE)は集積回路(IC)の解析技術である
我々は,現実的なHREサブプロセスを模倣し,標準化された認知テストを統合するゲームベースの環境であるREVERSIMを開発した。
REVERSIMは、HREに関連する認知的要因を明らかにするために、より簡単な非専門家による定量的研究を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T18:03:50Z) - Towards Quantum Federated Learning [80.1976558772771]
量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T15:40:21Z) - On the Security Risks of Knowledge Graph Reasoning [71.64027889145261]
我々は、敵の目標、知識、攻撃ベクトルに応じて、KGRに対するセキュリティ脅威を体系化する。
我々は、このような脅威をインスタンス化する新しいタイプの攻撃であるROARを提示する。
ROARに対する潜在的な対策として,潜在的に有毒な知識のフィルタリングや,対向的な拡張クエリによるトレーニングについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T18:47:42Z) - 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)
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。