論文の概要: SCART: Simulation of Cyber Attacks for Real-Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03657v2
- Date: Sat, 04 Oct 2025 20:13:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.030208
- Title: SCART: Simulation of Cyber Attacks for Real-Time
- Title（参考訳）: SCART: リアルタイムのサイバー攻撃シミュレーション
- Authors: Eliron Rahimi, Kfir Girstein, Roman Malits, Avi Mendelson,
- Abstract要約: 本稿では,リアルタイムシステムのシミュレーション環境を改善するために,新しいサイバー攻撃シミュレーション基盤を提案する。
SCARTフレームワークとデータセットを提示し、リアルタイムシステムにおける中心的な課題、すなわちスケーラブルなテスト環境の欠如に対処します。
シミュレーションベースの機能を活用することで、このフレームワークは、機械学習などのデータ駆動アプローチのためのトレーニングとテストデータを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1633272850273525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Real-Time systems are essential for promptly responding to external stimuli and completing tasks within predefined time constraints. Ensuring high reliability and robust security in these systems is therefore critical. This requires addressing reliability-related events, such as sensor failures and subsystem malfunctions, as well as cybersecurity threats. This paper introduces a novel cyber-attack simulation infrastructure designed to enhance simulation environments for real-time systems. The proposed infrastructure integrates reliability-oriented events and sophisticated cybersecurity attacks, including those targeting single or multiple sensors. We present the SCART framework and dataset, addressing a central challenge in real-time systems: the lack of scalable testing environments to assess the impact of cyber-attacks on critical systems and evaluate the effectiveness of defensive mechanisms. This limitation arises from the inherent risks of executing attacks or inducing malfunctions in operational systems. By leveraging simulation-based capabilities, the framework generates training and testing data for data-driven approaches, such as machine learning, which are otherwise difficult to train or validate under live conditions. This development enables the exploration of innovative methodologies to strengthen the resilience of real-time systems against cyber-attacks. The comprehensive functionalities of the proposed infrastructure improve the accuracy and security of critical systems while fostering the creation of advanced algorithms. These advancements hold the potential to significantly enhance anomaly detection in real-time systems and fortify their defenses against cyber threats. Our code is available at https://github.com/kfirgirstein/SCART.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムシステムは、外部からの刺激に迅速に反応し、予め定義された時間制約の中でタスクを完了するために不可欠である。
したがって、これらのシステムにおいて高い信頼性と堅牢なセキュリティを確保することが重要である。
これは、センサー障害やサブシステム障害、サイバーセキュリティの脅威など、信頼性に関するイベントに対処する必要がある。
本稿では,リアルタイムシステムのシミュレーション環境を改善するために,新しいサイバー攻撃シミュレーション基盤を提案する。
提案するインフラストラクチャは、信頼性指向のイベントと、単一または複数のセンサーをターゲットにした高度なサイバーセキュリティ攻撃を統合している。
サイバー攻撃が重要システムに与える影響を評価し,防御機構の有効性を評価するためのスケーラブルなテスト環境の欠如について,SCARTフレームワークとデータセットを提示する。
この制限は、攻撃を実行したり、運用システムで誤動作を誘発する固有のリスクから生じる。
シミュレーションベースの機能を活用することで、このフレームワークは、機械学習のようなデータ駆動型アプローチのためのトレーニングとテストデータを生成する。
この開発により、サイバー攻撃に対するリアルタイムシステムのレジリエンスを強化する革新的な方法論の探索が可能になる。
提案するインフラの包括的な機能により、高度なアルゴリズムの作成を促進しつつ、クリティカルシステムの正確性とセキュリティが向上する。
これらの進歩は、リアルタイムシステムにおける異常検出を大幅に強化し、サイバー脅威に対する防御を強化する可能性を秘めている。
私たちのコードはhttps://github.com/kfirgirstein/SCART.comで利用可能です。
関連論文リスト
- Adaptive Cybersecurity Architecture for Digital Product Ecosystems Using Agentic AI [0.0]
本研究では,動的学習と文脈認識型意思決定が可能な自律目標駆動エージェントを提案する。
行動ベースライン、分散リスクスコア、フェデレーションされた脅威情報共有は重要な特徴である。
このアーキテクチャは、複雑なデジタルインフラストラクチャを保護するインテリジェントでスケーラブルな青写真を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T00:43:53Z) - End-to-End Co-Simulation Testbed for Cybersecurity Research and Development in Intelligent Transportation Systems [5.804791448287085]
本章では,3次元環境とセンサモデリングのためのCARLA,顕微鏡交通シミュレーションと制御のためのSUMO,V2X通信シミュレーションのためのOMNeT++を結合した複合シミュレーションテストベッドについて論じる。
共同シミュレーションテストベッドは、エンドツーエンドの実験、脆弱性の識別、緩和ベンチマークを可能にする。
この章は、その能力を説明するために、量子後暗号で強化されたC-V2X能動的安全警報システムに関するケーススタディを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-20T01:21:54Z) - ANNIE: Be Careful of Your Robots [48.89876809734855]
エンボディドAIシステムに対する敵の安全攻撃に関する最初の体系的研究について述べる。
すべての安全カテゴリーで攻撃の成功率は50%を超えている。
結果は、実証済みのAIシステムにおいて、これまで未調査だったが、非常に連続的な攻撃面を露呈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-03T15:00:28Z) - CANDoSA: A Hardware Performance Counter-Based Intrusion Detection System for DoS Attacks on Automotive CAN bus [45.24207460381396]
本稿では,制御領域ネットワーク(CAN)環境向けに設計された新しい侵入検知システム(IDS)を提案する。
RISC-VベースのCAN受信機はgem5シミュレータを用いてシミュレートされ、AES-128暗号化によるCANフレームペイロードをFreeRTOSタスクとして処理する。
結果は、このアプローチがCANセキュリティを大幅に改善し、自動車サイバーセキュリティにおける新たな課題に対処する可能性があることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-19T20:09:52Z) - Autonomous AI-based Cybersecurity Framework for Critical Infrastructure: Real-Time Threat Mitigation [1.4999444543328293]
我々は、リアルタイムの脆弱性検出、脅威モデリング、自動修復を強化するためのハイブリッドAI駆動型サイバーセキュリティフレームワークを提案する。
我々の発見は、新興のサイバー脅威に対する重要なインフラシステムのセキュリティとレジリエンスを強化するための実用的な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T04:17:29Z) - Enabling Security on the Edge: A CHERI Compartmentalized Network Stack [42.78181795494584]
CHERIは、きめ細かい区画化とメモリ保護を可能にすることにより、ハードウェアレベルでの強力なセキュリティを提供する。
ケーススタディでは,Arm Morelloプラットフォーム上にデプロイされたCheriBSDシステム上での分離アプリケーション,TCP/IPライブラリ,ネットワークドライバのトレードオフについて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-07T09:37:59Z) - Towards Safety and Security Testing of Cyberphysical Power Systems by Shape Validation [42.350737545269105]
サイバー物理パワーシステムの複雑さは 攻撃面を大きくし 悪質なアクターに悪用される
我々は,これらのリスクを,サイバーパワーシステムを記述する宣言的アプローチで満たし,セキュリティと安全性の制御を自動的に評価することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T12:07:44Z) - CyFence: Securing Cyber-Physical Controllers via Trusted Execution Environment [45.86654759872101]
サイバー物理システム(CPS)は、サイバー攻撃により多くの負荷を掛けて、技術進化と接続性の向上を経験してきた。
セマンティックチェックを追加することで,サイバー攻撃に対する閉ループ制御システムのレジリエンスを向上させる新しいアーキテクチャであるCyFenceを提案する。
我々はCyFenceをアクティブブレーキデジタルコントローラからなる実世界のアプリケーションとして評価し、異なるタイプの攻撃を無視可能なオーバーヘッドで軽減できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T12:22:45Z) - Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids [2.0766068042442174]
電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を導入する。
このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。
また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T07:07:17Z) - AI-based Attacker Models for Enhancing Multi-Stage Cyberattack Simulations in Smart Grids Using Co-Simulation Environments [1.4563527353943984]
スマートグリッドへの移行により、高度なサイバー脅威に対する電力システムの脆弱性が増大した。
本稿では,モジュール型サイバーアタックの実行に自律エージェントを用いたシミュレーションフレームワークを提案する。
当社のアプローチは、データ生成のための柔軟で汎用的なソースを提供し、より高速なプロトタイピングと開発リソースと時間の削減を支援します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T08:56:38Z) - Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions [60.26921219698514]
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。
次に、結果の安全制御器のポイントワイズ実現可能性条件を示す。
これらの条件を利用して、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する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-23T05:02:09Z)
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。