論文の概要: A Computational Harmonic Detection Algorithm to Detect Data Leakage through EM Emanation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16316v2
- Date: Mon, 09 Jun 2025 04:38:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 21:10:46.811106
- Title: A Computational Harmonic Detection Algorithm to Detect Data Leakage through EM Emanation
- Title（参考訳）: EMエマレーションによるデータ漏洩検出のための計算高調波検出アルゴリズム
- Authors: Md Faizul Bari, Meghna Roy Chowdhury, Shreyas Sen,
- Abstract要約: EMエマニュエーションと呼ばれる意図しない電磁放射は、機密情報を回復するために利用することができる。
データ漏洩を防ぐために防衛組織が使用する金属遮蔽は費用がかかり、広く使われるには実用的ではない。
本稿では,高調波検出アルゴリズムを用いた高調波検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Unintended electromagnetic emissions, called EM emanations, can be exploited to recover sensitive information, posing security risks. Metal shielding, used by defense organizations to prevent data leakage, is costly and impractical for widespread use. This issue is particularly significant for IoT devices due to their sheer volume and varied deployment environments. Therefore, there is a research need for an automated detection method to monitor facilities and address data leakage promptly. To resolve this challenge, in the preliminary version of this work [1], a CNN-based detection method was proposed using HDMI cable emanations that provided ~95% accuracy up to 22.5 m but had limitations due to training data. In this extended version, we augment the initial study by collecting and characterizing emanation data from IoT devices, everyday electronics, and cables. We propose a harmonic-based emanation detection method by developing a computational harmonic detection algorithm. The proposed method addresses the limitations of the CNN-based method and provides ~100% accuracy not only for HDMI emanation (compared to ~95% in the earlier CNN method) but also for all other tested devices and cables. Finally, it has also been tested in different environments to prove its efficacy in practical scenarios.
- Abstract（参考訳）: EMエマニュエーション(EMエマニュエーション)と呼ばれる意図しない電磁放射は、機密情報を回復するために利用でき、セキュリティ上のリスクを生じさせる。
データ漏洩を防ぐために防衛組織が使用する金属遮蔽は費用がかかり、広く使われるには実用的ではない。
この問題は、大きなボリュームとさまざまなデプロイメント環境のため、IoTデバイスにとって特に重要である。
そのため,施設の監視やデータ漏えいの迅速対応を行う自動検出手法が求められている。
この課題を解決するため、本研究の予備版である[1]では、トレーニングデータによる制限があったが、95%の精度で最大22.5mのHDMIケーブルエマニュエーションを用いてCNNベースの検出手法が提案された。
この拡張バージョンでは、IoTデバイス、日々の電子機器、ケーブルからのエマレーションデータを収集し、特徴付けることで、最初の研究を強化する。
本稿では,高調波検出アルゴリズムを用いた高調波検出手法を提案する。
提案手法はCNN方式の限界に対処し,HDMIエマネーション(以前のCNN方式では95%)だけでなく,テスト対象のすべてのデバイスやケーブルに対して,100%の精度を提供する。
最後に、実用シナリオにおける有効性を証明するために、異なる環境でもテストされている。
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