論文の概要: Privacy-preserving Robotic-based Multi-factor Authentication Scheme for Secure Automated Delivery System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18027v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 03:48:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:56.557685
• Title: Privacy-preserving Robotic-based Multi-factor Authentication Scheme for Secure Automated Delivery System
• Title（参考訳）: セキュア自動配送システムのためのプライバシ保護ロボットによる多要素認証方式
• Authors: Yang Yang, Aryan Mohammadi Pasikhani, Prosanta Gope, Biplab Sikdar,
• Abstract要約: パッケージデリバリーは、様々な産業において重要な側面であるが、人的資源のみに依存している場合、高コストと非効率を伴うことが多い。 ラストマイル輸送問題は、大企業の人的資源の支出に大きく貢献する。 ロボットベースの配送システムは、この課題に対処するために、ラストマイル配送の潜在的な解決策として登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.475266664325904
• License:
• Abstract: Package delivery is a critical aspect of various industries, but it often incurs high financial costs and inefficiencies when relying solely on human resources. The last-mile transport problem, in particular, contributes significantly to the expenditure of human resources in major companies. Robot-based delivery systems have emerged as a potential solution for last-mile delivery to address this challenge. However, robotic delivery systems still face security and privacy issues, like impersonation, replay, man-in-the-middle attacks (MITM), unlinkability, and identity theft. In this context, we propose a privacy-preserving multi-factor authentication scheme specifically designed for robot delivery systems. Additionally, AI-assisted robotic delivery systems are susceptible to machine learning-based attacks (e.g. FGSM, PGD, etc.). We introduce the \emph{first} transformer-based audio-visual fusion defender to tackle this issue, which effectively provides resilience against adversarial samples. Furthermore, we provide a rigorous formal analysis of the proposed protocol and also analyse the protocol security using a popular symbolic proof tool called ProVerif and Scyther. Finally, we present a real-world implementation of the proposed robotic system with the computation cost and energy consumption analysis. Code and pre-trained models are available at: https://drive.google.com/drive/folders/18B2YbxtV0Pyj5RSFX-ZzCGtFOyorBHil
• Abstract（参考訳）: パッケージデリバリーは、様々な産業において重要な側面であるが、人的資源のみに依存している場合、高コストと非効率を伴うことが多い。 特に最終マイル輸送問題は、大企業における人的資源の支出に大きく貢献している。 ロボットベースの配送システムは、この課題に対処するために、ラストマイル配送の潜在的な解決策として登場した。 しかし、ロボット配達システムはいまだに、偽装、リプレイ、中間者攻撃(MITM)、無リンク性、アイデンティティ盗難など、セキュリティとプライバシーの問題に直面している。 そこで本研究では,ロボット配送システムに特化して設計された,プライバシ保護型多要素認証方式を提案する。 さらに、AI支援ロボットデリバリシステムは、機械学習ベースの攻撃(例えば、FGSM、PGDなど)の影響を受けやすい。 本稿では,この問題に対処するために,emph{first}変換器を用いた音声視覚融合ディフェンサを導入し,対向サンプルに対するレジリエンスを効果的に提供する。 さらに,提案プロトコルの厳密な形式解析を行い,ProVerif と Scyther というシンボル証明ツールを用いてプロトコルのセキュリティを解析する。 最後に,提案するロボットシステムの現実的な実装について,計算コストとエネルギー消費分析を行った。 https://drive.google.com/drive/folders/18B2YbxtV0Pyj5RSFX-ZzCGtFOyorBHil

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