論文の概要: Crossed-IoT device portability of Electromagnetic Side Channel Analysis: Challenges and Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03119v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 19:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 20:30:18.618287
• Title: Crossed-IoT device portability of Electromagnetic Side Channel Analysis: Challenges and Dataset
• Title（参考訳）: 電磁サイドチャネル解析のクロスiotデバイスポータビリティ:課題とデータセット
• Authors: Tharindu Lakshan Yasarathna, Lojenaa Navanesan, Simon Barque, Assanka Sayakkara and Nhien-An Le-Khac
• Abstract要約: 本研究では,EM-SCA手法の精度と信頼性に及ぼすデバイス可変性の影響について検討した。 本稿では,EM-SCAデータセットを収集し,伝達学習を用いてより有意義で信頼性の高い結果を得る可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7811840395202345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: IoT (Internet of Things) refers to the network of interconnected physical devices, vehicles, home appliances, and other items embedded with sensors, software, and connectivity, enabling them to collect and exchange data. IoT Forensics is collecting and analyzing digital evidence from IoT devices to investigate cybercrimes, security breaches, and other malicious activities that may have taken place on these connected devices. In particular, EM-SCA has become an essential tool for IoT forensics due to its ability to reveal confidential information about the internal workings of IoT devices without interfering these devices or wiretapping their networks. However, the accuracy and reliability of EM-SCA results can be limited by device variability, environmental factors, and data collection and processing methods. Besides, there is very few research on these limitations that affects significantly the accuracy of EM-SCA approaches for the crossed-IoT device portability as well as limited research on the possible solutions to address such challenge. Therefore, this empirical study examines the impact of device variability on the accuracy and reliability of EM-SCA approaches, in particular machine-learning (ML) based approaches for EM-SCA. We firstly presents the background, basic concepts and techniques used to evaluate the limitations of current EM-SCA approaches and datasets. Our study then addresses one of the most important limitation, which is caused by the multi-core architecture of the processors (SoC). We present an approach to collect the EM-SCA datasets and demonstrate the feasibility of using transfer learning to obtain more meaningful and reliable results from EM-SCA in IoT forensics of crossed-IoT devices. Our study moreover contributes a new dataset for using deep learning models in analysing Electromagnetic Side-Channel data with regards to the cross-device portability matter.
• Abstract（参考訳）: IoT(モノのインターネット)とは、センサー、ソフトウェア、コネクティビティに埋め込まれた、相互接続された物理的デバイス、車両、家電、その他のアイテムのネットワークを指す。 IoT Forensicsは、IoTデバイスからデジタルエビデンスを収集して分析し、これらの接続デバイス上で発生した可能性のあるサイバー犯罪、セキュリティ侵害、その他の悪意ある活動を調査している。 特に、EM-SCAは、IoTデバイスの内部動作に関する機密情報を、これらのデバイスを干渉したり、ネットワークを盗聴したりすることなく公開できるため、IoTの法医学にとって不可欠なツールとなっている。 しかし、em-sca結果の精度と信頼性は、デバイス変動性、環境要因、データ収集および処理方法によって制限される。 さらに、これらの制限に関する研究は、クロスIoTデバイスのポータビリティに対するEM-SCAアプローチの正確性に大きく影響するだけでなく、そのような課題に取り組むためのソリューションに関する限定的な研究にも大きく影響する。 そこで本研究では,デバイス可変性がEM-SCAアプローチの精度と信頼性に及ぼす影響,特に機械学習(ML)に基づくEM-SCAアプローチについて検討する。 まず、現在のEM-SCAアプローチとデータセットの限界を評価するために使用される背景、基本的な概念、技術について述べる。 そこで本研究では,プロセッサのマルチコアアーキテクチャ(SoC)によって引き起こされる,最も重要な制約のひとつに対処する。 本稿では, EM-SCAデータセットの収集と, クロスIoTデバイスのIoT法医学において, EM-SCAからより有意義で信頼性の高い結果を得るための転送学習の実現可能性を示す。 さらに, デバイス間ポータビリティに関する電磁チャネルデータの解析において, 深層学習モデルを用いた新しいデータセットを提案する。

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