論文の概要: Cybersecurity and Embodiment Integrity for Modern Robots: A Conceptual Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07783v2
- Date: Mon, 16 Jun 2025 09:49:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.387922
- Title: Cybersecurity and Embodiment Integrity for Modern Robots: A Conceptual Framework
- Title(参考訳): 現代ロボットのためのサイバーセキュリティと身体的統合:概念的枠組み
- Authors: Alberto Giaretta, Amy Loutfi,
- Abstract要約: 我々は、異なるデバイスに対するサイバー攻撃が、ロボットのタスクを完了させる能力に根本的に異なる結果をもたらすことを示す。
これらの提案を達成するには、ロボットは少なくとも3つの特性を持つ必要がある、と我々は主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.29295880899738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Thanks to new technologies and communication paradigms, such as the Internet of Things (IoT) and the Robotic Operating System (ROS), modern robots can be built by combining heterogeneous standard devices in a single embodiment. Although this approach brings high degrees of modularity, it also yields uncertainty, with regard to providing cybersecurity assurances and guarantees on the integrity of the embodiment. In this paper, first we illustrate how cyberattacks on different devices can have radically different consequences on the robot's ability to complete its tasks and preserve its embodiment. We also claim that modern robots should have self-awareness for what concerns such aspects, and formulate in two propositions the different characteristics that robots should integrate for doing so. Then, we show how these propositions relate to two established cybersecurity frameworks, the NIST Cybersecurity Framework and the MITRE ATT&CK, and we argue that achieving these propositions requires that robots possess at least three properties for mapping devices and tasks. Last, we reflect on how these three properties could be achieved in a larger conceptual framework.
- Abstract(参考訳): モノのインターネット(IoT)やロボットオペレーティングシステム(ROS)といった新しい技術やコミュニケーションパラダイムのおかげで、現代的なロボットは、異質な標準デバイスをひとつの実施形態で組み合わせることで構築することができる。
このアプローチは高いモジュール性をもたらすが、サイバーセキュリティの保証と実施の完全性を保証することに関して不確実性をもたらす。
本稿では、まず、異なるデバイスに対するサイバー攻撃が、ロボットがタスクを完了し、その実施を維持できる能力に根本的に異なる結果をもたらすかを説明する。
また、現代のロボットは、そのような側面をどう扱うかは自己認識するべきであり、2つの命題で定式化することは、ロボットがそれを行うために統合すべき異なる特徴であると主張する。
そして、これらの提案が、NIST Cybersecurity FrameworkとMITRE ATT&CKという2つの確立したサイバーセキュリティフレームワークにどのように関係しているかを示し、これらの提案を達成するには、ロボットが少なくとも3つのデバイスとタスクをマッピングするためのプロパティを持つ必要がある、と論じる。
最後に、これらの3つの特性がより大きな概念的枠組みでどのように達成できるかを考察する。
関連論文リスト
- Generating Robot Constitutions & Benchmarks for Semantic Safety [22.889717765617394]
ロボット脳のセマンティック安全性を評価するためのASIMOVベンチマークをリリースする。
実世界のデータからロボットの構成を自動的に生成するフレームワークを開発した。
動作規則書にニュアンスを導入可能な,新しい自動改善プロセスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T17:50:47Z) - Redefining Robot Generalization Through Interactive Intelligence [0.0]
ロボットファンデーションモデルは、リアルタイムの人間-ロボット共適応の複雑さを扱うために、インタラクティブなマルチエージェント視点に進化する必要がある、と我々は主張する。
シングルエージェントデザインを超えて、私たちの立場は、ロボット工学の基礎モデルがより堅牢でパーソナライズされ、予想されるパフォーマンスのレベルを達成する方法を強調しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-09T17:13:27Z) - Implementing a Robot Intrusion Prevention System (RIPS) for ROS 2 [0.4613900711472571]
RIPSは,ROS 2.0に基づくロボットアプリケーションに適した侵入防止システムである。
この原稿は、問題を包括的に説明し、ROS2アプリケーションのセキュリティ面と、ロボット環境のために開発した脅威モデルの重要なポイントを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-26T16:25:34Z) - $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control [77.32743739202543]
本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。
我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,人からの言語指導に追従し,微調整で新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T17:22:30Z) - Unifying 3D Representation and Control of Diverse Robots with a Single Camera [48.279199537720714]
我々は,ロボットを視覚のみからモデル化し,制御することを自律的に学習するアーキテクチャであるNeural Jacobian Fieldsを紹介する。
提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:55:49Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - Singing the Body Electric: The Impact of Robot Embodiment on User
Expectations [7.408858358967414]
ユーザーはロボットのメンタルモデルを開発し、ロボットとどのような相互作用ができるかを概念化する。
概念化はしばしばロボットとの相互作用の前に形成され、ロボットの物理的デザインを観察することのみに基づいている。
本研究では,ロボットが持つ社会的・身体的能力に対して,ユーザがどのような期待を抱くかを予測するために,ロボットのマルチモーダル機能を利用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T04:42:48Z) - Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction,
Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks [4.244706520140677]
因果モデル(英: Causal model)は、ロボットの環境との相互作用を管理する因果関係の形式的知識を符号化する原則的な枠組みを提供する。
本研究では,物理シミュレーション機能を構造因果モデルに組み込むことで,ロボットがブロックスタッキングタスクの現況を認識・評価できる新しい因果確率的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T15:58:15Z) - A Capability and Skill Model for Heterogeneous Autonomous Robots [69.50862982117127]
機能モデリングは、異なるマシンが提供する機能を意味的にモデル化するための有望なアプローチと考えられている。
この貢献は、製造から自律ロボットの分野への能力モデルの適用と拡張の仕方について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T10:13:55Z) - Diversity-aware social robots meet people: beyond context-aware embodied
AI [0.0]
本稿では「多様性を意識する」ロボットの概念を紹介し、多様性を意識したロボットを組み込むための計算モデルを開発する必要性について論じる。
この記事では、文化的に有能なロボットによる以前の経験から始まった、オントロジーとベイジアンネットワークに基づく技術的解決の可能性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-12T08:06:25Z) - Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with
Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。
我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。
我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T15:03:05Z) - Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and
Robotics Together [68.44697646919515]
本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。
空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T10:04:26Z) - Enabling the Sense of Self in a Dual-Arm Robot [2.741266294612776]
本稿では、デュアルアームロボットが環境中で自身の感覚を得ることを可能にするニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本研究では, 環境条件が乱れた場合, ロボットが平均88.7%の精度で自分自身を識別できることを実験的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T17:25:07Z)
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。