論文の概要: Guarantees in Software Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01944v3
- Date: Thu, 7 Mar 2024 13:54:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 17:08:08.433357
- Title: Guarantees in Software Security
- Title（参考訳）: ソフトウェアセキュリティの保証
- Authors: Marcel B\"ohme
- Abstract要約: 保証の確保に向けた基本的な課題の分類を導入する。
信頼性の保証にもかかわらず、これらの課題がシステムを攻撃するために日常的にどのように利用されるかについて議論する。
効果的な緩和戦略を開発できるのは、現在の推論システムにある欠陥を特定し、研究し、認識する時だけです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We review general approaches to reason about the security of a software
system and reflect upon the guarantees they provide. We introduce a taxonomy of
fundamental challenges towards the provision of guarantees, and discuss how
these challenges are routinely exploited to attack a system in spite of
credible assurances about the absence of such bugs. It is only when we
identify, study, and acknowledge the flaws in our current reasoning systems
today that we can develop effective mitigation strategies in the future. To
this end, we finally propose a research programme whose goal it is to tackle
the software security challenges of this decade.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムのセキュリティに関する一般的なアプローチをレビューし、それらが提供する保証を反映する。
我々は,保証の提供に向けた基本的な課題の分類を紹介し,これらの課題が,バグがないという信頼できる保証にもかかわらず,システムを攻撃するために日常的に活用されている方法について論じる。
現在の推論システムの欠陥を特定し、研究し、認識するのは、将来、効果的な緩和戦略を開発することができるときだけです。
そこで我々は,この10年におけるソフトウェアセキュリティの課題に取り組むことを目標とする研究プログラムを,ついに提案する。
関連論文リスト
- Exploring Vulnerabilities and Protections in Large Language Models: A Survey [1.6179784294541053]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のセキュリティ課題について検討する。
Prompt HackingとAdversarial Attacksの2つの主要分野に焦点を当てている。
これらのセキュリティ問題の詳細を明らかにすることで、この調査はレジリエントなAIシステム構築に関する広範な議論に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T00:11:09Z) - Confronting the Reproducibility Crisis: A Case Study of Challenges in Cybersecurity AI [0.0]
AIベースのサイバーセキュリティの重要な領域は、悪意のある摂動からディープニューラルネットワークを守ることに焦点を当てている。
VeriGauge ツールキットを用いて,認証されたロバスト性に関する先行研究の結果の検証を試みる。
私たちの発見は、標準化された方法論、コンテナ化、包括的なドキュメントの緊急性の必要性を浮き彫りにしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T04:37:19Z) - Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [53.24281798458074]
顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。
最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T13:34:23Z) - Secure Software Development: Issues and Challenges [0.0]
生活のデジタル化は、人間の問題を解決し、生活の質を向上させることを証明する。
ハッカーたちは、無実の人々のデータを盗み、ID詐欺や詐欺など、そのほかの目的のために利用しようとしている。
セキュアなシステムソフトウェアの目的は、システムライフサイクルを実行することによって、そのようなエクスプロイトが決して起こらないようにすることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T09:44:48Z) - Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.38113802311365]
本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。
本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。
提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-30T01:59:53Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T18:27:41Z) - Fixed Points in Cyber Space: Rethinking Optimal Evasion Attacks in the
Age of AI-NIDS [70.60975663021952]
ネットワーク分類器に対するブラックボックス攻撃について検討する。
我々は、アタッカー・ディフェンダーの固定点がそれ自体、複雑な位相遷移を持つ一般サムゲームであると主張する。
攻撃防御力学の研究には連続的な学習手法が必要であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T23:42:16Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z)
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。