論文の概要: OffRAMPS: An FPGA-based Intermediary for Analysis and Modification of Additive Manufacturing Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15446v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 18:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:23:04.526981
• Title: OffRAMPS: An FPGA-based Intermediary for Analysis and Modification of Additive Manufacturing Control Systems
• Title（参考訳）: OffRAMPS: 追加製造制御系の解析と修正のためのFPGAベースの中間体
• Authors: Jason Blocklove, Md Raz, Prithwish Basu Roy, Hammond Pearce, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh Karri,
• Abstract要約: アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)におけるサイバーセキュリティの脅威はますます懸念される。 AMは現在、航空宇宙、輸送、医療の分野で使われている。 OFFRAMPS」プラットフォームはオープンソースの3Dプリンタ制御ボード「RAMPS」をベースにしている
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.84830062424073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cybersecurity threats in Additive Manufacturing (AM) are an increasing concern as AM adoption continues to grow. AM is now being used for parts in the aerospace, transportation, and medical domains. Threat vectors which allow for part compromise are particularly concerning, as any failure in these domains would have life-threatening consequences. A major challenge to investigation of AM part-compromises comes from the difficulty in evaluating and benchmarking both identified threat vectors as well as methods for detecting adversarial actions. In this work, we introduce a generalized platform for systematic analysis of attacks against and defenses for 3D printers. Our "OFFRAMPS" platform is based on the open-source 3D printer control board "RAMPS." OFFRAMPS allows analysis, recording, and modification of all control signals and I/O for a 3D printer. We show the efficacy of OFFRAMPS by presenting a series of case studies based on several Trojans, including ones identified in the literature, and show that OFFRAMPS can both emulate and detect these attacks, i.e., it can both change and detect arbitrary changes to the g-code print commands.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)におけるサイバーセキュリティの脅威は、AMの採用が拡大し続けており、懸念が高まっている。 AMは現在、航空宇宙、輸送、医療の分野で使われている。 部分妥協を可能にする脅威ベクトルは特に関係があり、これらの領域の失敗は生命を脅かす結果をもたらす。 AM部分比較を調査する上での大きな課題は、識別された脅威ベクトルと敵対行動を検出する方法の両方の評価とベンチマークの難しさにある。 本研究では,3Dプリンタの攻撃・防御を系統的に解析する汎用プラットフォームを提案する。 我々の「OFFRAMPS」プラットフォームはオープンソースの3Dプリンタ制御ボード「RAMPS」をベースにしています。 OFFRAMPSは、すべての制御信号と3DプリンタのI/Oの分析、記録、修正を可能にする。 本報告では,複数のトロイの木馬を対象にしたケーススタディを提示することにより,OFRAMPSがこれらの攻撃をエミュレートし,検出できることを示す。

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