論文の概要: MAFIA: Protecting the Microarchitecture of Embedded Systems Against Fault Injection Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02255v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 14:08:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-03-25 23:19:21.973489
- Title: MAFIA: Protecting the Microarchitecture of Embedded Systems Against Fault Injection Attacks
- Title(参考訳): MAFIA: 欠陥注入攻撃に対する組込みシステムのマイクロアーキテクチャ保護
- Authors: Thomas Chamelot, Damien Couroussé, Karine Heydemann,
- Abstract要約: 欠陥注入攻撃に対するマイクロアーキテクチャ保護であるMAFIAを提案する。
MAFIAは、シグネチャベースのメカニズムを通じてパイプライン制御信号の整合性を保証する。
LLVM/Clangをベースとした専用のコンパイラツールチェーンによってサポートされているRISC-VプロセッサにMAFIAを実装した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Fault injection attacks represent an effective threat to embedded systems. Recently, Laurent et al. have reported that fault injection attacks can leverage faults inside the microarchitecture. However, state-of-the-art counter-measures, hardwareonly or with hardware support, do not consider the integrity of microarchitecture control signals that are the target of these faults. We present MAFIA, a microarchitecture protection against fault injection attacks. MAFIA ensures integrity of pipeline control signals through a signature-based mechanism, and ensures fine-grained control-flow integrity with a complete indirect branch support and code authenticity. We analyse the security properties of two different implementations with different security/overhead trade-offs: one with a CBC-MAC/Prince signature function, and another one with a CRC32. We present our implementation of MAFIA in a RISC-V processor, supported by a dedicated compiler toolchain based on LLVM/Clang. We report a hardware area overhead of 23.8 % and 6.5 % for the CBC-MAC/Prince and CRC32 respectively. The average code size and execution time overheads are 29.4 % and 18.4 % respectively for the CRC32 implementation and are 50 % and 39 % for the CBC-MAC/Prince.
- Abstract(参考訳): フォールトインジェクション攻撃は組み込みシステムにとって効果的な脅威である。
最近Laurentらは、欠陥注入攻撃はマイクロアーキテクチャ内の障害を活用できると報告している。
しかし、ハードウェアのみ、あるいはハードウェアサポートを伴う最先端の対策は、これらの欠陥の標的となるマイクロアーキテクチャ制御信号の完全性を考慮していない。
欠陥注入攻撃に対するマイクロアーキテクチャ保護であるMAFIAを提案する。
MAFIAは、シグネチャベースのメカニズムを通じてパイプライン制御信号の整合性を確保し、完全な間接ブランチサポートとコード認証を備えたきめ細かい制御フローの整合性を保証する。
我々は、CBC-MAC/Princeシグネチャ関数を持つものと、CRC32を持つものという、異なるセキュリティ/オーバーヘッドトレードオフを持つ2つの実装のセキュリティ特性を分析する。
LLVM/Clangをベースとした専用のコンパイラツールチェーンによってサポートされているRISC-VプロセッサにMAFIAを実装した。
CBC-MAC/Prince と CRC32 のハードウェア領域のオーバヘッドは 23.8 % と 6.5 % である。
CRC32では平均コードサイズと実行時間のオーバーヘッドが29.4 %と18.4 %であり、CBC-MAC/Princeでは50%と39 %である。
関連論文リスト
- ReasAlign: Reasoning Enhanced Safety Alignment against Prompt Injection Attack [52.17935054046577]
本稿では、間接的インジェクション攻撃に対する安全性アライメントを改善するためのモデルレベルのソリューションであるReasAlignを提案する。
ReasAlignには、ユーザクエリの分析、競合する命令の検出、ユーザの意図したタスクの継続性を維持するための構造化された推論ステップが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-15T08:23:38Z) - CaMeLs Can Use Computers Too: System-level Security for Computer Use Agents [60.98294016925157]
AIエージェントは、悪意のあるコンテンツがエージェントの行動をハイジャックして認証情報を盗んだり、金銭的損失を引き起こすような、インジェクション攻撃に弱い。
CUAのためのシングルショットプランニングでは、信頼できるプランナーが、潜在的に悪意のあるコンテンツを観察する前に、条件付きブランチで完全な実行グラフを生成する。
このアーキテクチャ分離は命令インジェクションを効果的に防止するが、ブランチステアリング攻撃を防ぐには追加の対策が必要であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T23:06:35Z) - Variable Record Table: A Unified Hardware-Assisted Framework for Runtime Security [0.0]
本稿では,ハードウェア支援フレームワークを統一した可変レコードテーブル(VRT)を提案する。
VRTはバッファオーバーフロー、バックエンド制御フロー整合性(CFI)、投機的実行攻撃検出に対する空間メモリ安全性を強制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-14T07:04:49Z) - "MCP Does Not Stand for Misuse Cryptography Protocol": Uncovering Cryptographic Misuse in Model Context Protocol at Scale [27.85822797774986]
Model Context Protocol (MCP) がツール統合のインターフェースとして登場している。
MCPは、開発者が暗号化自体を実装せざるを得ない、真正性や機密性の保証は提供しない。
MCP実装における暗号誤用を検出するための最初のドメイン固有フレームワークであるYSCOPEを提示する。
我々の研究は、MPPにおける暗号誤用に関する最初のエコシステム全体的見解を確立し、この急速に成長するプロトコルのセキュリティ基盤を強化するためのツールと洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-03T13:25:59Z) - Multi-Faceted Attack: Exposing Cross-Model Vulnerabilities in Defense-Equipped Vision-Language Models [54.61181161508336]
MFA(Multi-Faceted Attack)は、防衛装備型ビジョンランゲージモデル(VLM)の一般的な安全性上の脆弱性を明らかにするフレームワークである。
MFAの中核となるコンポーネントはアテンション・トランスファー・アタック(ATA)であり、競合する目的を持ったメタタスク内に有害な命令を隠す。
MFAは58.5%の成功率を獲得し、既存の手法を一貫して上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-20T07:12:54Z) - DiffuGuard: How Intrinsic Safety is Lost and Found in Diffusion Large Language Models [50.21378052667732]
我々は、ステップ内およびステップ間ダイナミクスという2つの異なる次元にわたるジェイルブレイク攻撃に対して、dLLM脆弱性の詳細な分析を行う。
デュアルステージアプローチによる脆弱性に対処する,トレーニング不要な防御フレームワークであるDiffuGuardを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T05:17:10Z) - Cuckoo Attack: Stealthy and Persistent Attacks Against AI-IDE [64.47951172662745]
Cuckoo Attackは、悪意のあるペイロードを構成ファイルに埋め込むことで、ステルス性と永続的なコマンド実行を実現する新しい攻撃である。
攻撃パラダイムを初期感染と持続性という2つの段階に分類する。
当社は、ベンダーが製品のセキュリティを評価するために、実行可能な7つのチェックポイントを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-19T04:10:52Z) - MGC: A Compiler Framework Exploiting Compositional Blindness in Aligned LLMs for Malware Generation [22.29476520010842]
大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発を民主化し、複雑なアプリケーションをプログラミングする際の専門知識の障壁を減らした。
このアクセシビリティは、悪意のあるソフトウェア開発にまで拡張され、重大なセキュリティ上の懸念がもたらされる。
本稿では,モジュール分解とアライメント回避生成を通じて,この脆弱性を活用する新しいフレームワークであるMalware Generation Compiler(MGC)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-02T18:00:49Z) - Detecting Hardware Trojans in Microprocessors via Hardware Error Correction Code-based Modules [49.1574468325115]
ハードウェアトロイの木馬(HT)は、攻撃者が無許可のソフトウェアを実行したり、特権操作に不正にアクセスしたりすることができる。
RISC-Vマイクロプロセッサ上のエラー訂正符号(ECC)を用いて,ランタイムHTアクティベーションを検出するハードウェアベースの手法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-18T12:37:14Z) - CyberGym: Evaluating AI Agents' Cybersecurity Capabilities with Real-World Vulnerabilities at Scale [46.76144797837242]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、自律的なサイバーセキュリティタスクの処理において、ますます熟練している。
既存のベンチマークは不足していて、現実のシナリオをキャプチャできなかったり、スコープが限られていたりします。
我々はCyberGymを紹介した。CyberGymは1,507の現実世界の脆弱性を特徴とする大規模かつ高品質なサイバーセキュリティ評価フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T07:35:14Z) - CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T13:37:07Z) - Shield Bash: Abusing Defensive Coherence State Retrieval to Break Timing Obfuscation [2.03921019862868]
本論文では,2つのアートディフェンスの相互作用について検討する。
TORCはキャッシュヒットベースの攻撃を軽減し、DSRCは投機的コヒーレンス状態変化攻撃を緩和する。
この脆弱性を用いて,新たな隠蔽チャネル攻撃が可能であることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T15:27:32Z) - CRAFT: Characterizing and Root-Causing Fault Injection Threats at Pre-Silicon [3.6158033114580674]
フォールトインジェクション攻撃は組み込みシステムに重大なセキュリティ脅威をもたらす。
物理的欠陥がシステムレベルの行動にどのように伝播するかの早期発見と理解は、サイバーインフラ構造を保護するために不可欠である。
この研究は、プレシリコン分析とポストシリコンバリデーションを組み合わせたフレームワークであるCRAFTを導入し、障害インジェクションの脆弱性を体系的に発見し分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T20:17:46Z) - One for All and All for One: GNN-based Control-Flow Attestation for
Embedded Devices [16.425360892610986]
Control-Flow (CFA) は、エンティティ(検証者)がリモートコンピュータシステム上でのコード実行の整合性を検証するためのセキュリティサービスである。
既存のCFAスキームは、証明者の内部状態へのアクセスを要求するなど、非現実的な仮定に悩まされる。
RAGEは、最小限の要件を持つ、新しくて軽量なCFAアプローチです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T10:00:06Z) - Efficient Fault Detection Architectures for Modular Exponentiation Targeting Cryptographic Applications Benchmarked on FPGAs [2.156170153103442]
本稿では,モジュールの指数化に適した軽量な故障検出アーキテクチャを提案する。
提案手法は, ほぼ100%に近い誤差検出率を実現し, 計算オーバーヘッドは7%程度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T04:02:41Z) - Fight Hardware with Hardware: System-wide Detection and Mitigation of Side-Channel Attacks using Performance Counters [45.493130647468675]
キャッシュベースのサイドチャネル攻撃を悪用しようとする悪意のあるアプリケーションをシステム全体で検出するカーネルレベルのインフラを提案する。
このインフラストラクチャは、マシン上で動作するすべてのアプリケーションから実行時に情報を集めるために、ハードウェアパフォーマンスカウンタに依存している。
これらの測定から高レベルの検出指標が導出され、悪意のあるアプリケーションを迅速に検出する可能性の最大化が図られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T15:45:38Z) - TitanCFI: Toward Enforcing Control-Flow Integrity in the Root-of-Trust [4.444373990868152]
TitanCFIは保護されたコアのコミットステージを変更して、制御フロー命令をRoTにストリームする。
カスタムIPの設計やコンパイルツールチェーンの変更を避ける。
RoTのタンパー保護ストレージと暗号アクセラレータを利用してメタデータをセキュアにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T22:58:33Z) - Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.261231738242266]
多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。
MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。
我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T11:36:42Z) - Breaking On-Chip Communication Anonymity using Flow Correlation Attacks [2.977255700811213]
ネットワークオンチップ(NoC)アーキテクチャにおける既存の匿名ルーティングプロトコルのセキュリティ強度について検討する。
既存の匿名ルーティングは、NoCに対する機械学習(ML)ベースのフロー相関攻撃に対して脆弱であることを示す。
本稿では,MLに基づくフロー相関攻撃に対して,トラフィック難読化技術を用いた軽量な匿名ルーティングを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T14:32:39Z) - CToMP: A Cycle-task-oriented Memory Protection Scheme for Unmanned Systems [12.99735259288243]
メモリ破損攻撃(MCA)は、機密データや摂動の漏洩を進行中のプロセスにもたらす。
無人システムのMCAは特に防御が難しい。
MCAは、無人システムにおいて多様な予測不可能な攻撃インタフェースを持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T06:06:59Z) - Citadel: Simple Spectre-Safe Isolation For Real-World Programs That Share Memory [8.414722884952525]
緩和マイクロアーキテクチャ分離(RMI)と呼ばれる新しいセキュリティ機能を導入する。
RMIは、攻撃者とメモリを共有できない機密プログラムを許可し、情報漏洩を非投機的実行に制限する。
エンドツーエンドのプロトタイプであるCitadelは、Linuxをブートしてセキュアなアプリケーションを実行するFPGAベースのマルチコアプロセッサで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T17:51:23Z) - G$^2$uardFL: Safeguarding Federated Learning Against Backdoor Attacks
through Attributed Client Graph Clustering [116.4277292854053]
Federated Learning (FL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを提供する。
FLはバックドア攻撃に弱いため、有害なモデル重みがシステムの整合性を損なう。
本稿では、悪意のあるクライアントの識別を属性グラフクラスタリング問題として再解釈する保護フレームワークであるG$2$uardFLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T07:15:04Z) - DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified
Robustness [58.23214712926585]
我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。
具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。
私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:25:22Z) - Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion
based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks [62.923992740383966]
本稿では,MDFに基づくADシステムにおけるセキュリティ問題の最初の研究について述べる。
物理的に実現可能な逆3Dプリントオブジェクトを生成し、ADシステムが検出に失敗してクラッシュする。
以上の結果から,攻撃は様々なオブジェクトタイプおよびMSFに対して90%以上の成功率を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T05:11:07Z) - A Self-supervised Approach for Adversarial Robustness [105.88250594033053]
敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの視覚システムにおいて破滅的な誤りを引き起こす可能性がある。
本稿では,入力空間における自己教師型対向学習機構を提案する。
これは、反逆攻撃に対する強力な堅牢性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T20:42:39Z) - Robust Encodings: A Framework for Combating Adversarial Typos [85.70270979772388]
NLPシステムは入力の小さな摂動によって容易に騙される。
このような混乱に対して防御するための既存の手順は、最悪の場合の攻撃に対して確実な堅牢性を提供する。
モデルアーキテクチャに妥協を加えることなく、ロバスト性を保証するロブエン(RobEn)を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T01:28:18Z)
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。