Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comments on: RIO: Return Instruction Obfuscation for Bare-Metal IoT Devices with Binary Analysis

論文の概要: Comments on: RIO: Return Instruction Obfuscation for Bare-Metal IoT Devices with Binary Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08257v1
Date: Wed, 11 Dec 2024 10:10:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-12 14:00:38.992845
Title: Comments on: RIO: Return Instruction Obfuscation for Bare-Metal IoT Devices with Binary Analysis
Title（参考訳）: RIO: バイナリ分析によるベアメタルIoTデバイスの命令難読化
Authors: Kai Lehniger, Peter Langendörfer,
Abstract要約: RIOはリターン命令を暗号化することでリターン指向プログラミング攻撃のためのガジェットを見つけるのを防ぐ。本稿では,復号化せずに容易に復号命令を検索できるRIOの設計上の欠陥を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This is a comment on "RIO: Return Instruction Obfuscation for Bare-Metal IoT Devices with Binary Analysis". RIO prevents finding gadgets for Return-Oriented Programming attacks by encrypting return instructions. This paper shows flaws in the design of RIO that allow for the easy retrieval of the plaintext return instructions without decrypting them. Additionally, changes are proposed to improve upon the original idea.
Abstract（参考訳）: これは"RIO: Return Instruction Obfuscation for Bare-Metal IoT Devices with Binary Analysis"に対するコメントである。 RIOはリターン命令を暗号化することでリターン指向プログラミング攻撃のためのガジェットを見つけるのを防ぐ。本稿では,復号化せずに平文返却命令を簡単に検索できるRIOの設計上の欠陥を示す。また、当初の考え方を改善するためにも変更が提案されている。

関連論文リスト

STRIDE: Simple Type Recognition In Decompiled Executables [16.767295743254458]
そこで本研究では,デコンパイラトークンのシーケンスをトレーニングデータと一致させることで,変数名や型を予測する手法STRIDEを提案する。 3つのベンチマークデータセットで評価した結果、STRIDEは可変リタイピングとリネームの両方において、最先端の機械学習モデルに匹敵するパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-03T01:09:41Z)
RaFe: Ranking Feedback Improves Query Rewriting for RAG [83.24385658573198]
アノテーションを使わずにクエリ書き換えモデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。公開されているリランカを活用することで、フィードバックはリライトの目的とよく一致します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T11:00:19Z)
Studying Vulnerable Code Entities in R [2.225268436173329]
本研究では,R のコードエンティティに対する Code-PLM の脆弱性について検討する。 CodeAttackは、コードの構造を使って敵のコードサンプルを生成するブラックボックス攻撃モデルである。その結果、最も脆弱なコードエンティティは識別子であり、次にRに特有の構文トークンが続くことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:39:55Z)
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language Models [87.46256176508376]
既成のLarge Language Models (LLM) の推論能力を高めるため, 単純で汎用的で効果的なプロンプト手法であるRe2を導入する。 CoT (Chain-of-Thought) など、ほとんどの思考を刺激する手法とは異なり、Re2 は質問を2回処理することで入力に焦点を移し、理解プロセスを強化する。提案手法の有効性と汎用性を検証するため,14のデータセットにまたがる広範囲な推論ベンチマークでRe2を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T14:36:23Z)
Revisiting Deep Learning for Variable Type Recovery [3.075963833361584]
DIRTYはトランスフォーマーベースのデコーダアーキテクチャで、変数名と型でデコンパイルされたコードを拡張することができる。我々は、オープンソースのGhidraデコンパイラによって生成されたデータセット上で、DIRTYモデルを再学習することで、元のDIRTY結果を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-07T22:28:28Z)
Mind the Backbone: Minimizing Backbone Distortion for Robust Object Detection [52.355018626115346]
ドメインシフトに対して堅牢なオブジェクト検出器を構築することは、現実世界のアプリケーションにとって重要なことです。我々は,ゆがみを特徴付けるバックボーンの脆弱性を測定する手段として,相対勾配ノルム(Relative Gradient Norm)を提案する。両バックボーンのOOD堅牢性を高めるためのレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-26T14:50:43Z)
Towards Robust Referring Image Segmentation [80.53860642199412]
Referring Image (RIS)は、テキスト記述に基づいてオブジェクトマスクを出力する基本的な視覚言語タスクである。我々はロバスト参照画像(R-RIS)というRISの新しい定式化を提案する。既存のRISデータセットを負の文で拡張することで、3つのR-RISデータセットを作成します。本稿では,トークンベースのビジョンと言語融合モジュールを備えた,RefSegformerと呼ばれるトランスフォーマーベースのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-20T08:48:26Z)
Improving language models by retrieving from trillions of tokens [50.42630445476544]
大規模コーパスから取得した文書チャンクを条件付けすることで,自動回帰言語モデルを強化する。 2兆ドルのトークンデータベースで、Retrieval-Enhanced Transformer (RETRO)は、PileのGPT-3とJurassic-1に匹敵するパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-08T17:32:34Z)
Recovering AES Keys with a Deep Cold Boot Attack [91.22679787578438]
コールドブート攻撃は、電源がシャットダウンされた直後に破損したランダムアクセスメモリを検査する。本研究では,AES鍵に対する攻撃を適用するために,深誤り訂正符号手法の新たな暗号版とSATソルバ方式を併用する。以上の結果から,本手法は攻撃方法の精度を極めて高いマージンで上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T07:57:01Z)

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。