論文の概要: Trust in Software Supply Chains: Blockchain-Enabled SBOM and the AIBOM Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02088v3
• Date: Mon, 18 Sep 2023 00:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 18:13:02.342290
• Title: Trust in Software Supply Chains: Blockchain-Enabled SBOM and the AIBOM Future
• Title（参考訳）: ソフトウェアサプライチェーンの信頼 - ブロックチェーンで実現可能なSBOMとAIBOMの将来
• Authors: Boming Xia, Dawen Zhang, Yue Liu, Qinghua Lu, Zhenchang Xing, Liming Zhu
• Abstract要約: Software Bill of Materials (SBOM) は、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを確保するための重要な柱である。 SBOMの共有には、ソフトウェアベンダ間のデータ改ざんや、包括的な情報の開示など、課題が増えている。 本研究では,SBOM共有のためのブロックチェーンを活用したアーキテクチャを導入することで,新たなソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.67753149592534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software Bill of Materials (SBOM) serves as a critical pillar in ensuring software supply chain security by providing a detailed inventory of the components and dependencies integral to software development. However, challenges abound in the sharing of SBOMs, including potential data tampering and hesitation among software vendors to disclose comprehensive information. These obstacles have stifled widespread adoption and utilization of SBOMs, underscoring the need for a more secure and flexible mechanism for SBOM sharing. This study proposes a novel solution to these challenges by introducing a blockchain-empowered architecture for SBOM sharing, leveraging verifiable credentials to allow for selective disclosure. This strategy not only heightens security but also offers flexibility. Furthermore, this paper broadens the remit of SBOM to encompass AI systems, thereby coining the term AI Bill of Materials (AIBOM). This extension is motivated by the rapid progression in AI technology and the escalating necessity to track the lineage and composition of AI software and systems. The evaluation of our solution indicates the feasibility and flexibility of the proposed SBOM sharing mechanism, positing a new solution for securing (AI) software supply chains.
• Abstract（参考訳）: Software Bill of Materials (SBOM)は、ソフトウェア開発に不可欠なコンポーネントや依存関係の詳細な在庫を提供することによって、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを確保するための重要な柱となる。 しかし、SBOMの共有における課題は、ソフトウェアベンダの間で、包括的な情報を開示するための潜在的なデータ改ざんやためらいなどである。 これらの障害は、SBOMの広く採用と利用を阻害し、SBOM共有のためのよりセキュアで柔軟なメカニズムの必要性を浮き彫りにした。 本研究は,sbom共有のためのブロックチェーン組込みアーキテクチャを導入し,検証可能な認証情報を活用して選択的に開示することによる,これらの課題に対する新たな解決法を提案する。 この戦略はセキュリティを高めるだけでなく、柔軟性も提供する。 さらに、本論文は、AIシステムを含むSBOMの限界を広げ、AI Bill of Materials(AIBOM)という用語を生み出した。 この拡張は、ai技術の急速な進歩と、aiソフトウェアとシステムの系統と構成を追跡する必要性の高まりによって動機付けられた。 本ソリューションの評価は,提案したSBOM共有機構の実現可能性と柔軟性を示し,AIソフトウェアサプライチェーンを確保するための新しいソリューションを提案する。

関連論文リスト

• Enhancing Supply Chain Visibility with Knowledge Graphs and Large Language Models [49.898152180805454]
  本稿では,サプライチェーンの可視性を高めるために,知識グラフ(KG)と大規模言語モデル(LLM)を活用した新しいフレームワークを提案する。 我々のゼロショットLPM駆動アプローチは、様々な公共情報源からのサプライチェーン情報の抽出を自動化する。 NERとREタスクの精度が高く、複雑な多層供給ネットワークを理解する効果的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T17:11:29Z)
• Federated Learning with Blockchain-Enhanced Machine Unlearning: A Trustworthy Approach [20.74679353443655]
  我々は、ブロックチェーンをフェデレートされた学習と融合させるフレームワークを導入し、未学習の要求とアクションの不変記録を確実にする。 私たちの重要なコントリビューションは、アンラーニングプロセスの認証機構、データセキュリティとプライバシの強化、データ管理の最適化などです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T04:35:49Z)
• Critical Infrastructure Protection: Generative AI, Challenges, and Opportunities [3.447031974719732]
  クリティカル・ナショナル・インフラストラクチャー(CNI)は、社会と経済の運営に不可欠な国家の基本資産を包含している。 これらのインフラを標的とするサイバーセキュリティの脅威が拡大すると、作戦に干渉し、国家の安全と公共の安全を危うくする可能性がある。 我々は、サイバーセキュリティのリスクが重要なインフラにもたらす複雑な問題を調査し、異なるタイプのサイバー攻撃に対するシステムの脆弱性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T08:08:50Z)
• Enhancing Data Integrity and Traceability in Industry Cyber Physical Systems (ICPS) through Blockchain Technology: A Comprehensive Approach [0.0]
  本研究では,産業サイバー物理システム(ICPS)におけるデータの整合性とトレーサビリティ向上におけるブロックチェーンの可能性について検討する。 ICPSは製造業、電力網、輸送網といった重要なインフラを管理する上で重要である。 この研究は、サプライチェーン管理、品質管理、コントラクト管理、データ共有など、ICPSのさまざまなブロックチェーンアプリケーションを発掘する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T06:22:37Z)
• Securing the Open RAN Infrastructure: Exploring Vulnerabilities in Kubernetes Deployments [60.51751612363882]
  ソフトウェアベースのオープン無線アクセスネットワーク(RAN)システムのセキュリティへの影響について検討する。 我々は、Near Real-Time RAN Controller(RIC)クラスタをサポートするインフラストラクチャに潜在的な脆弱性と設定ミスがあることを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T07:18:45Z)
• Decentralized Multimedia Data Sharing in IoV: A Learning-based Equilibrium of Supply and Demand [57.82021900505197]
  インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)は、道路の安全性を高め、交通渋滞を軽減し、インフォテインメントアプリケーションを通じてユーザーエクスペリエンスを向上させることにより、交通システムを変革する大きな可能性を秘めている。 分散データ共有は、セキュリティ、プライバシ、信頼性を改善し、IoVにおけるインフォテインメントデータの共有を容易にする。 市場における需給バランスを学習するための多知能強化学習に基づく分散型データ共有インセンティブ機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T14:58:28Z)
• A Landscape Study of Open Source and Proprietary Tools for Software Bill of Materials (SBOM) [3.1190983209295076]
  Software Bill of Materials (SBOM) は、アプリケーションで使用されるすべてのサードパーティのコンポーネントと依存関係を在庫するリポジトリである。 最近のサプライチェーンの侵害は、ソフトウェアのセキュリティと脆弱性のリスクを高める緊急の必要性を浮き彫りにしている。 本研究では,SBOMに関連するオープンソースおよびプロプライエタリツールの現在の状況を評価するための実証分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T00:36:20Z)
• Coordinated Flaw Disclosure for AI: Beyond Security Vulnerabilities [1.3225694028747144]
  本稿では,機械学習(ML)問題の複雑度に合わせたコーディネート・フレーバー開示フレームワークを提案する。 本フレームワークは,拡張モデルカード,ダイナミックスコープ拡張,独立適応パネル,自動検証プロセスなどのイノベーションを導入している。 CFDはAIシステムに対する公的な信頼を著しく向上させる可能性があると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T20:39:04Z)
• 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)
• ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management [65.0114141380651]
  ThreatKGはOSCTIの収集と管理のための自動化システムである。 複数のソースから多数のOSCTIレポートを効率的に収集する。 さまざまな脅威エンティティに関する高品質な知識を抽出するために、AIベースの専門技術を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T16:13:59Z)
• Will bots take over the supply chain? Revisiting Agent-based supply chain automation [71.77396882936951]
  エージェントベースのサプライチェーンは2000年初頭から提案されている。 エージェントベースの技術は成熟しており、サプライチェーンに浸透している他の支援技術はギャップを埋めている。 例えば、IoTテクノロジのユビキティは、エージェントがサプライチェーンの状態を“理解”し、自動化のための新たな可能性を開くのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T18:44:26Z)

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。