論文の概要: Transformers for Secure Hardware Systems: Applications, Challenges, and Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22605v1
- Date: Wed, 28 May 2025 17:22:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.760581
- Title: Transformers for Secure Hardware Systems: Applications, Challenges, and Outlook
- Title（参考訳）: セキュアなハードウェアシステムのためのトランスフォーマー:アプリケーション、課題、展望
- Authors: Banafsheh Saber Latibari, Najmeh Nazari, Avesta Sasan, Houman Homayoun, Pratik Satam, Soheil Salehi, Hossein Sayadi,
- Abstract要約: トランスフォーマーモデルは、複雑な依存関係をモデル化できるため、セキュリティ領域で注目を集めている。
この調査は、ハードウェアセキュリティにおけるTransformerの使用に関する最近の進歩をレビューする。
サイドチャネル分析、ハードウェアトロイの木馬検出、脆弱性分類、デバイスのフィンガープリント、ファームウェアセキュリティなど、主要な領域にわたるアプリケーションを調査している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9625426098772425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rise of hardware-level security threats, such as side-channel attacks, hardware Trojans, and firmware vulnerabilities, demands advanced detection mechanisms that are more intelligent and adaptive. Traditional methods often fall short in addressing the complexity and evasiveness of modern attacks, driving increased interest in machine learning-based solutions. Among these, Transformer models, widely recognized for their success in natural language processing and computer vision, have gained traction in the security domain due to their ability to model complex dependencies, offering enhanced capabilities in identifying vulnerabilities, detecting anomalies, and reinforcing system integrity. This survey provides a comprehensive review of recent advancements on the use of Transformers in hardware security, examining their application across key areas such as side-channel analysis, hardware Trojan detection, vulnerability classification, device fingerprinting, and firmware security. Furthermore, we discuss the practical challenges of applying Transformers to secure hardware systems, and highlight opportunities and future research directions that position them as a foundation for next-generation hardware-assisted security. These insights pave the way for deeper integration of AI-driven techniques into hardware security frameworks, enabling more resilient and intelligent defenses.
- Abstract（参考訳）: サイドチャネル攻撃、ハードウェアトロイの木馬、ファームウェア脆弱性などのハードウェアレベルのセキュリティ脅威の台頭は、よりインテリジェントで適応的な高度な検出メカニズムを要求する。
従来の手法は、現代の攻撃の複雑さと回避性に対処するに足りず、機械学習ベースのソリューションへの関心が高まる。
このうち、自然言語処理とコンピュータビジョンの成功で広く認知されているTransformerモデルは、複雑な依存関係をモデル化する能力、脆弱性の特定、異常の検出、システムの整合性の強化などにより、セキュリティ領域で注目を集めている。
この調査は、サイドチャネル分析、ハードウェアトロイジャン検出、脆弱性分類、デバイスフィンガープリント、ファームウェアセキュリティといった重要な領域にわたる、ハードウェアセキュリティにおけるTransformerの使用に関する最近の進歩に関する包括的なレビューを提供する。
さらに,トランスフォーマーをハードウェアシステムのセキュリティに応用する実践的課題について論じ,次世代ハードウェア支援セキュリティの基盤として位置づける機会と今後の研究方向性を強調した。
これらの洞察は、AI駆動技術をよりハードウェアセキュリティフレームワークに統合し、よりレジリエントでインテリジェントな防御を可能にします。
関連論文リスト
- Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6445117343499]
本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。
敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。
GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-30T13:26:00Z) - Modern Hardware Security: A Review of Attacks and Countermeasures [1.7265013728931]
本稿では,現代コンピューティングシステムにおける脆弱性と緩和戦略の現状を概観する。
本稿では、キャッシュサイドチャネル攻撃(SpectreやMeltdownなど)、パワーサイドチャネル攻撃(Simple Power Analysisなど)、電圧グリッチや電磁解析といった高度な技術について議論する。
論文はRISC-Vアーキテクチャのユニークなセキュリティ課題の分析から締めくくっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-08T10:14:19Z) - Physical and Software Based Fault Injection Attacks Against TEEs in Mobile Devices: A Systemisation of Knowledge [5.6064476854380825]
Trusted Execution Environments (TEE) は、現代のセキュアコンピューティングの重要なコンポーネントである。
機密データを保護し、セキュアな操作を実行するために、プロセッサに分離されたゾーンを提供する。
その重要性にもかかわらず、TEEは障害注入(FI)攻撃に対してますます脆弱である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T11:59:44Z) - ACRIC: Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
安全クリティカルな業界における最近のセキュリティインシデントは、適切なメッセージ認証の欠如により、攻撃者が悪意のあるコマンドを注入したり、システムの振る舞いを変更することができることを明らかにした。
これらの欠点は、サイバーセキュリティを強化するために圧力をかける必要性を強調する新しい規制を引き起こしている。
我々は,レガシ産業通信をセキュアにするためのメッセージ認証ソリューションであるACRICを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:26:05Z) - The Emergence of Hardware Fuzzing: A Critical Review of its Significance [0.4943822978887544]
ソフトウェアテスト方法論にインスパイアされたハードウェアファジングは、複雑なハードウェア設計におけるバグを識別する効果で有名になった。
様々なハードウェアファジィ技術が導入されたにもかかわらず、ハードウェアモジュールのソフトウェアモデルへの非効率な変換などの障害は、その効果を妨げている。
本研究は,脆弱性の同定における既存のハードウェアファジィング手法の信頼性を検証し,今後の設計検証技術の進歩に向けた研究ギャップを同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T15:12:11Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T06:22:41Z) - HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for
Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion [3.847218857469107]
HW-V2W-Map Frameworkは、ハードウェア脆弱性とIoT(Internet of Things)セキュリティに焦点を当てた機械学習(ML)フレームワークである。
私たちが提案したアーキテクチャには,オントロジーを更新するプロセスを自動化する,オントロジー駆動のストーリテリングフレームワークが組み込まれています。
提案手法は,GPT (Generative Pre-trained Transformer) Large Language Models (LLMs) を用いて緩和提案を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T02:14:41Z) - A survey on hardware-based malware detection approaches [45.24207460381396]
ハードウェアベースのマルウェア検出アプローチは、ハードウェアパフォーマンスカウンタと機械学習技術を活用する。
このアプローチを慎重に分析し、最も一般的な方法、アルゴリズム、ツール、および輪郭を形成するデータセットを解明します。
この議論は、協調的有効性のための混合ハードウェアとソフトウェアアプローチの構築、ハードウェア監視ユニットの不可欠な拡張、ハードウェアイベントとマルウェアアプリケーションの間の相関関係の理解を深めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T13:00:41Z) - Reinforcement Learning for Hardware Security: Opportunities,
Developments, and Challenges [6.87143729255904]
強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、自律的なエージェントが最適な順序の決定を学習する機械学習パラダイムである。
このブリーフィングでは、ハードウェアのトロイの木馬検出におけるRLエージェントの開発について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T20:57:35Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
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。