論文の概要: Secure Instruction and Data-Level Information Flow Tracking Model for RISC-V
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10283v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 02:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:02:51.173308
- Title: Secure Instruction and Data-Level Information Flow Tracking Model for RISC-V
- Title（参考訳）: RISC-Vのためのセキュアインストラクションとデータレベル情報フロー追跡モデル
- Authors: Geraldine Shirley Nicholas, Dhruvakumar Vikas Aklekar, Bhavin Thakar, Fareena Saqib,
- Abstract要約: 不正アクセス、障害注入、およびプライバシー侵害は、信頼できないアクターによる潜在的な脅威である。
本稿では,実行時セキュリティがシステム完全性を保護するために,IFT(Information Flow Tracking)技術を提案する。
本研究では,ハードウェアベース IFT 技術とゲートレベル IFT (GLIFT) 技術を統合したマルチレベル IFT モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rising device use and third-party IP integration in semiconductors raise security concerns. Unauthorized access, fault injection, and privacy invasion are potential threats from untrusted actors. Different security techniques have been proposed to provide resilience to secure devices from potential vulnerabilities; however, no one technique can be applied as an overarching solution. We propose an integrated Information Flow Tracking (IFT) technique to enable runtime security to protect system integrity by tracking the flow of data from untrusted communication channels. Existing hardware-based IFT schemes are either fine-, which are resource-intensive, or coarse-grained models, which have minimal precision logic, providing either control flow or data-flow integrity. No current security model provides multi-granularity due to the difficulty in balancing both the flexibility and hardware overheads at the same time. This study proposes a multi-level granularity IFT model that integrates a hardware-based IFT technique with a gate-level-based IFT (GLIFT) technique, along with flexibility, for better precision and assessments. Translation from the instruction level to the data level is based on module instantiation with security-critical data for accurate information flow behaviors without any false conservative flows. A simulation-based IFT model is demonstrated, which translates the architecture-specific extensions into a compiler-specific simulation model with toolchain extensions for Reduced Instruction Set Architecture (RISC-V) to verify the security extensions. This approach provides better precision logic by enhancing the tagged mechanism with 1-bit tags and implementing an optimized shadow logic that eliminates the area overhead by tracking the data for only security-critical modules.
- Abstract（参考訳）: デバイス使用の増加と半導体へのサードパーティのIP統合は、セキュリティ上の懸念を提起する。
不正アクセス、障害注入、およびプライバシー侵害は、信頼できないアクターによる潜在的な脅威である。
潜在的な脆弱性からデバイスを保護するためのレジリエンスを提供するために、さまざまなセキュリティ技術が提案されている。
本研究では,信頼できない通信チャネルからのデータの流れを追跡することによって,実行時セキュリティがシステム完全性を保護するための統合情報フロー追跡(IFT)手法を提案する。
既存のハードウェアベースのIFTスキームは、リソース集約型か粗い粒度のモデルで、最小の精度の論理を持ち、制御フローまたはデータフローの整合性を提供する。
現在のセキュリティモデルは、柔軟性とハードウェアのオーバーヘッドを同時にバランスさせることが難しいため、複数の粒度を提供するものはありません。
本研究では,ハードウェアベース IFT 技術とゲートレベル IFT (GLIFT) 技術を統合した多層粒度 IFT モデルを提案する。
命令レベルからデータレベルへの変換は、偽の保守フローのない正確な情報フロー動作のためのセキュリティクリティカルなデータによるモジュールインスタンス化に基づいている。
シミュレーションベースのIFTモデルを実証し、アーキテクチャ固有の拡張をツールチェーン拡張によるコンパイラ固有のシミュレーションモデルに変換して、セキュリティ拡張を検証する。
このアプローチは、タグ付きメカニズムを1ビットタグで拡張し、セキュリティクリティカルなモジュールのみのデータを追跡することで、領域オーバーヘッドを排除する最適化されたシャドウロジックを実装することにより、より正確なロジックを提供する。
関連論文リスト
- Digital Twin-Assisted Federated Learning with Blockchain in Multi-tier Computing Systems [67.14406100332671]
産業用 4.0 システムでは、リソース制約のあるエッジデバイスが頻繁にデータ通信を行う。
本稿では,デジタルツイン (DT) とフェデレーション付きデジタルツイン (FL) 方式を提案する。
提案手法の有効性を数値解析により検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T17:48:02Z) - CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity [49.657358248788945]
サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートのテキスト記述は、サイバー脅威に関する豊富な知識源である。
現在のCTI抽出法は柔軟性と一般化性に欠けており、しばしば不正確で不完全な知識抽出をもたらす。
CTINexusは,大規模言語モデルのテキスト内学習(ICL)を最適化した新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:18:32Z) - INTELLECT: Adapting Cyber Threat Detection to Heterogeneous Computing Environments [0.055923945039144884]
本稿では,IDSのための事前学習MLモデルと構成の動的適応のための結合パイプラインに,特徴選択,モデルプルーニング,微調整技術を統合する新しいソリューションであるINTELLECTを紹介する。
我々は,知識蒸留技術を微調整中に組み込むことの利点を実証し,MLモデルが歴史的知識を維持しつつ,局所的なネットワークパターンに一貫して適応できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T22:34:29Z) - Security Vulnerability Detection with Multitask Self-Instructed Fine-Tuning of Large Language Models [8.167614500821223]
脆弱性検出のためのMSIVD, マルチタスクによる自己指示型微調整を, チェーン・オブ・シント・プロンプトとLDMによる自己指示にインスパイアした。
実験の結果,MSIVDは高い性能を示し,LineVul(LLMベースの脆弱性検出ベースライン)はBigVulデータセットでは0.92点,PreciseBugsデータセットでは0.48点であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T19:18:05Z) - Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning [4.475514208635884]
本研究は, プライバシー保護型サイバー脅威検出のための学習の可能性について, 有効性, ビザンチンレジリエンス, 効率の観点から, 体系的に検証した。
FLトレーニングされた検出モデルは、中央訓練された検出モデルに匹敵する性能が得られることを示す。
現実的な脅威モデルの下では、FLはデータ中毒とモデル中毒の両方の攻撃に対して抵抗性があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T01:16:56Z) - Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive
Consensus-Based Model Update Validation [2.28438857884398]
本稿では,ラベルフリップ攻撃に対して,FL(Federated Learning)システムを構築するための高度なアプローチを提案する。
本稿では,適応的しきい値設定機構と統合されたコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。
以上の結果から,FLシステムのレジリエンスを高め,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和効果が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T20:54:56Z) - Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load
Forecasting [11.185176107646956]
電力システムの負荷データは、住宅ユーザの日常のルーチンを不注意に明らかにし、彼らの財産のセキュリティにリスクを及ぼす可能性がある。
我々はマルコフスイッチ方式の分散学習フレームワークを導入し、その収束は厳密な理論的解析によって実証される。
実世界の電力系統負荷データを用いたケーススタディにより,提案アルゴリズムの有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:39:08Z) - HasTEE+ : Confidential Cloud Computing and Analytics with Haskell [50.994023665559496]
信頼性コンピューティングは、Trusted Execution Environments(TEEs)と呼ばれる特別なハードウェア隔離ユニットを使用して、コテナントクラウドデプロイメントにおける機密コードとデータの保護を可能にする。
低レベルのC/C++ベースのツールチェーンを提供するTEEは、固有のメモリ安全性の脆弱性の影響を受けやすく、明示的で暗黙的な情報フローのリークを監視するための言語構造が欠如している。
私たちは、Haskellに埋め込まれたドメイン固有言語(cla)であるHasTEE+を使って、上記の問題に対処します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T00:56:23Z) - Enhancing Multiple Reliability Measures via Nuisance-extended
Information Bottleneck [77.37409441129995]
トレーニングデータに制限がある現実的なシナリオでは、データ内の多くの予測信号は、データ取得のバイアスからより多く得る。
我々は,相互情報制約の下で,より広い範囲の摂動をカバーできる敵の脅威モデルを考える。
そこで本研究では,その目的を実現するためのオートエンコーダベーストレーニングと,提案したハイブリッド識別世代学習を促進するための実用的なエンコーダ設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T16:03:21Z) - 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) - Safe RAN control: A Symbolic Reinforcement Learning Approach [62.997667081978825]
本稿では,無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションの安全管理のためのシンボル強化学習(SRL)アーキテクチャを提案する。
我々は、ユーザが所定のセルネットワークトポロジに対して高レベルの論理的安全性仕様を指定できる純粋に自動化された手順を提供する。
ユーザがシステムに意図仕様を設定するのを支援するために開発されたユーザインターフェース(UI)を導入し、提案するエージェントの動作の違いを検査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T16:45:40Z)
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。