論文の概要: Towards a Cybersecurity Testbed for Agricultural Vehicles and
Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05866v1
- Date: Thu, 12 May 2022 03:27:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 16:50:11.738239
- Title: Towards a Cybersecurity Testbed for Agricultural Vehicles and
Environments
- Title(参考訳): 農業用車両と環境のサイバーセキュリティテストを目指して
- Authors: Mark Freyhof and George Grispos and Santosh Pitla and Cody Stolle
- Abstract要約: 農業システムや車両がインターネットに接続されている。
これまでの研究では、農業や農業における一般的なサイバーセキュリティの懸念に焦点が当てられていた。
本稿では,STAVE-A Security Testbed for Agricultural Vehicles and Environmentsについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In today's modern farm, an increasing number of agricultural systems and
vehicles are connected to the Internet. While the benefits of networked
agricultural machinery are attractive, this technological shift is also
creating an environment that is conducive to cyberattacks. While previous
research has focused on general cybersecurity concerns in the farming and
agricultural industries, minimal research has focused on techniques for
identifying security vulnerabilities within actual agricultural systems that
could be exploited by cybercriminals. Hence, this paper presents STAVE - a
Security Testbed for Agricultural Vehicles and Environments - as a potential
solution to assist with the identification of cybersecurity vulnerabilities
within commercially available off-the-shelf components used in certain
agricultural systems. This paper reports ongoing research efforts to develop
and refine the STAVE testbed, along with describing initial cybersecurity
experimentation which aims to identify security vulnerabilities within wireless
and Controller Area Network (CAN) Bus agricultural vehicle components.
- Abstract(参考訳): 現代の農場では、ますます多くの農業システムや車両がインターネットに接続されている。
ネットワーク化された農業機械の利点は魅力的だが、この技術的シフトはサイバー攻撃に繋がる環境を生み出している。
これまでの研究は、農業や農業における一般的なサイバーセキュリティの懸念に焦点を当ててきたが、ミニマルな研究は、サイバー犯罪者によって悪用される可能性のある実際の農業システムにおけるセキュリティ脆弱性を特定する技術に焦点を当てている。
そこで,本稿では,特定の農業システムで使用されている市販オフザシェルフコンポーネントのサイバーセキュリティ脆弱性の特定を支援する手段として,STAVE(STAVE for Agricultural Vehicles and Environments)を提案する。
本報告では,STAVEテストベッドの開発および改良に向けた現在進行中の研究成果について報告するとともに,無線および制御エリアネットワーク(CAN)バス農業車両部品のセキュリティ脆弱性の特定を目的としたサイバーセキュリティ実験について述べる。
関連論文リスト
- A Survey on the Application of Generative Adversarial Networks in Cybersecurity: Prospective, Direction and Open Research Scopes [1.3631461603291568]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、常に変化するセキュリティ問題に対処する強力なソリューションとして登場した。
本研究は, サイバーセキュリティの防衛強化において, GANを的確に捉えた深層学習モデルの重要性について検討した。
焦点は、これらのドメインにおけるサイバーセキュリティの防御を強化するために、GANがいかに影響力のあるツールになり得るかを調べることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T19:51:48Z) - Navigating the road to automotive cybersecurity compliance [39.79758414095764]
自動車業界は、車両とデータの両方を潜在的な脅威から保護するために、堅牢なサイバーセキュリティ対策を採用することを余儀なくされている。
自動車のサイバーセキュリティの未来は、先進的な保護措置と、すべての利害関係者の協力的努力の継続的な発展にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T16:07:48Z) - Cybersecurity Pathways Towards CE-Certified Autonomous Forestry Machines [0.1396038187727205]
我々は、サイバーセキュリティと安全性を重視したCE認証の自律林業機械への挑戦を明らかにする。
我々は、安全とサイバーセキュリティリスク評価の関係と、AIとの関係について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T15:44:57Z) - A Review of Cybersecurity Incidents in the Food and Agriculture Sector [2.0358239640633737]
この原稿は、食品農業(FA)分野におけるサイバーセキュリティ事件を公表し、記録した。
2011年7月から2023年4月にかけて、30件のサイバーセキュリティ事件が特定された。
FAセクターにおけるAI保証の必要性を解説し、Farmer-Centered AI(FCAI)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T19:15:20Z) - Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する
AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。
本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T08:29:42Z) - A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.81385447582882]
コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。
本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。
実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:52:04Z) - Revolutionizing Agrifood Systems with Artificial Intelligence: A Survey [93.34268594812599]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T05:16:54Z) - Security and Safety Aspects of AI in Industry Applications [0.0]
今後5~10年で業界に影響を及ぼすであろう機械学習の安全性とセキュリティの領域における課題を要約する。
安全およびセキュリティ関連ドメインの根底にある問題の報告、例えば、敵攻撃はアーリーアダプターを不安定にしている。
現実の応用可能性の問題は、これらの技術を適用するリスクを評価することにある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-16T16:41:00Z) - 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) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z)
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。