論文の概要: The Elephant in the Room: Software and Hardware Security Vulnerabilities of Portable Sequencing Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12001v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 18:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:30:12.154875
• Title: The Elephant in the Room: Software and Hardware Security Vulnerabilities of Portable Sequencing Devices
• Title（参考訳）: The Elephant in the Room: ポータブルシークエンシングデバイスのソフトウェアとハードウェアセキュリティ脆弱性
• Authors: Carson Stillman, Jonathan E. Bravo, Christina Boucher, Sara Rampazzi,
• Abstract要約: ポータブルゲノムシークエンシング技術は、より高速で柔軟なDNAとRNAのシークエンシング方法を提供することによってゲノム研究に革命をもたらしている。 実験室で密閉されたスタンドアローンのベンチトップ機器から小さなポータブルデバイスへの前例のないシフトは、新たなセキュリティとプライバシーの脅威を引き起こす。 携帯シークエンシング技術の新たなセキュリティとプライバシの脅威と、シークエンシングデータのプライベートかつセキュアな保持を支援するための推奨事項を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1315877301018764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Portable genome sequencing technology is revolutionizing genomic research by providing a faster, more flexible method of sequencing DNA and RNA [1, 2]. The unprecedented shift from bulky stand-alone benchtop equipment confined in a laboratory setting to small portable devices which can be easily carried anywhere outside the laboratory network and connected to untrusted external computers to perform sequencing raises new security and privacy threats not considered before. Current research primarily addresses the privacy of DNA/RNA data in online databases [3] and the security of stand-alone sequencing devices such as Illumina [4]. However, it overlooks the security risks arising from compromises of computer devices directly connected to portable sequencers as illustrated in Fig. 1. While highly sensitive data, such as the human genome, has become easier to sequence, the networks connecting to these smaller devices and the hardware running basecalling can no longer implicitly be trusted, and doing so can deteriorate the confidentiality and integrity of the genomic data being processed. Here, we present new security and privacy threats of portable sequencing technology and recommendations to aid in ensuring sequencing data is kept private and secure. First, to prevent unauthorized access to sequencing devices, IP addresses should not be considered a sufficient authentication mechanism. Second, integrity checks are necessary for all data passed from the sequencer to external computers to avoid data manipulation. Finally, encryption should be considered as data is passed from the sequencer to such external computers to prevent eavesdropping on data as it is sent and stored. As devices and technology rapidly change, it becomes paramount to reevaluate security requirements alongside them or risk leaving some of our most sensitive data exposed.
• Abstract（参考訳）: ポータブルゲノムシークエンシング技術は、より高速で柔軟なDNAとRNAのシークエンシング方法を提供することによってゲノム研究に革命をもたらしている[1, 2]。 実験室に収容された巨大なベンチトップ機器から、実験室ネットワークの外で簡単に持ち運び、信頼できない外部コンピュータに接続してシーケンシングを行う小さな携帯機器への前例のないシフトは、これまで考えられていなかった新たなセキュリティとプライバシの脅威を引き起こす。 現在の研究は、主にオンラインデータベースにおけるDNA/RNAデータのプライバシーと、Illumina[4]のようなスタンドアロンのシークエンシングデバイスのセキュリティに対処しています。 しかし、図1に示すように、ポータブルシーケンサに直接接続するコンピュータデバイスの妥協によるセキュリティリスクを見落としている。 ヒトゲノムのような高感度なデータは配列が簡単になっているが、これらの小さなデバイスと接続するネットワークとベースコールを実行するハードウェアはもはや暗黙的に信頼されず、それによって処理されるゲノムデータの機密性と整合性が低下する可能性がある。 ここでは、ポータブルシークエンシング技術の新たなセキュリティとプライバシの脅威と、シークエンシングデータのプライベートかつセキュアな保持を支援するための推奨事項を紹介する。 第一に、シークエンシングデバイスへの不正アクセスを防ぐために、IPアドレスは十分な認証機構とはみなしてはならない。 第二に、データ操作を避けるためにシーケンサから外部コンピュータに渡されるすべてのデータに対して整合性チェックが必要である。 最後に、暗号化はシーケンサからそのような外部コンピュータに渡され、送信され保存されるデータの盗聴を防止するものとして考慮すべきである。 デバイスや技術が急速に変化していくにつれ、セキュリティ要件の再評価や、最も機密性の高いデータを露出させるリスクが最重要になる。

関連論文リスト

• Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
  認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。 ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。 ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:26:05Z)
• ViT Enhanced Privacy-Preserving Secure Medical Data Sharing and Classification [8.140412831443454]
  本研究では,ブロックピクセル操作をベースとした,学習可能な暗号化手法によるセキュアなフレームワークを導入し,それをViT(Vision Transformer)と統合する。 提案したフレームワークは、キー毎に独自のスクランブルパターンを作成し、リードビット攻撃と最小差攻撃に対して堅牢なパフォーマンスを提供することにより、データのプライバシとセキュリティを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T16:33:20Z)
• Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
  複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。 本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z)
• Comparison of Encryption Algorithms for Wearable Devices in IoT Systems [0.0]
  IoT(Internet of Things)の拡張により、スマートウォッチや医療モニターなどのウェアラブルデバイスを含む、コネクテッドデバイスの新時代がもたらされた。 ウェアラブルデバイスは革新的な機能を提供するだけでなく、大量の機密データを生成・送信する。 さまざまな暗号化アルゴリズムは、それぞれ独自のアドバンテージと制限を持ち、ウェアラブルIoTデバイスのさまざまなセキュリティと計算ニーズを満たすために利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T19:08:52Z)
• Generative AI for Secure and Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing [74.58071278710896]
  生成AIは、学術分野と産業分野の両方から多くの注目を集めている。 セキュアでプライバシ保護のモバイルクラウドセンシング(SPPMCS)は、データ収集/取得に広く応用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T04:00:58Z)
• Boosting Digital Safeguards: Blending Cryptography and Steganography [0.30783046172997025]
  ステガノグラフィーは、他の媒体にデータを隠蔽することで、メッセージを見えないものにすることで、隠蔽通信を容易にする。 提案手法は、人工知能(AI)とディープラーニング(DL)の最新の進歩を、特にGAN(Generative Adversarial Networks)の適用を通じて活用する。 GANの応用により、ニューラルネットワーク固有の感度を利用してデータのわずかな変更を行う、スマートでセキュアなシステムが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T03:36:39Z)
• Privacy Preserving Anomaly Detection on Homomorphic Encrypted Data from IoT Sensors [0.9831489366502302]
  均質な暗号化スキームは、暗号化されたままIoTデータ上での操作の処理と実行を可能にする、有望なソリューションである。 本稿では,IoTデバイスが生成する同型暗号化データを対象とした,新たなプライバシー保護型異常検出ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T12:11:25Z)
• Fortress: Securing IoT Peripherals with Trusted Execution Environments [2.2476099815732518]
  IoT(Internet of Things)デバイスは、マイクロフォンやカメラなどの周辺入力を通じて、オーディオや視覚データなどの機密情報を収集することが多い。 信頼された実行環境(TEE)のセキュアなカーネル空間において、周辺I/Oメモリ領域を分離することにより、IoTベースのシステムのプライバシを高めるための汎用設計を提案する。 その後、センシティブな周辺データはユーザ空間TEEに安全に転送され、クラウドなど第三者に中継する前に難読化機構を適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T07:12:58Z)
• InferDPT: Privacy-Preserving Inference for Black-box Large Language Model [66.07752875835506]
  InferDPTは、ブラックボックスLSMのプライバシ保護推論のための最初の実用的なフレームワークである。 RANTEXTはInferDPTの摂動モジュールに組み込まれた新しい微分プライバシー機構である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:00:11Z)
• THE-X: Privacy-Preserving Transformer Inference with Homomorphic Encryption [112.02441503951297]
  トランスフォーマーモデルのプライバシ保護推論は、クラウドサービスユーザの要求に基づいています。 我々は、事前訓練されたモデルのプライバシ保存推論を可能にするトランスフォーマーの近似アプローチである$textitTHE-X$を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T03:49:18Z)
• Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing [50.27258414960402]
  DP3TはSARS-CoV-2の普及を遅らせるための技術基盤を提供する。 システムは、個人やコミュニティのプライバシーとセキュリティのリスクを最小限にすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:32:02Z)

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。