論文の概要: There's Waldo: PCB Tamper Forensic Analysis using Explainable AI on Impedance Signatures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05734v1
- Date: Fri, 06 Jun 2025 04:31:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.315964
- Title: There's Waldo: PCB Tamper Forensic Analysis using Explainable AI on Impedance Signatures
- Title（参考訳）: インピーダンス信号に対する説明可能なAIを用いたPCBタンパー法医学的分析
- Authors: Maryam Saadat Safa, Seyedmohammad Nouraniboosjin, Fatemeh Ganji, Shahin Tajik,
- Abstract要約: 印刷回路基板(PCB)のセキュリティは、電子システムに重大なリスクをもたらすタンパリングを含むサプライチェーンの脆弱性によって、ますます重要になっている。
グローバルカバレッジを持つ非侵襲的で信頼性の高いPCBタンパ検出手法の1つは、PCBの電源ネットワーク(PDN)のインピーダンス特性である。
本稿では,インピーダンスシグネチャに関する説明可能なAI(XAI)を用いた新しいPCB法医学的アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.719825216300636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The security of printed circuit boards (PCBs) has become increasingly vital as supply chain vulnerabilities, including tampering, present significant risks to electronic systems. While detecting tampering on a PCB is the first step for verification, forensics is also needed to identify the modified component. One non-invasive and reliable PCB tamper detection technique with global coverage is the impedance characterization of a PCB's power delivery network (PDN). However, it is an open question whether one can use the two-dimensional impedance signatures for forensics purposes. In this work, we introduce a novel PCB forensics approach using explainable AI (XAI) on impedance signatures. Through extensive experiments, we replicate various PCB tamper events, generating a dataset used to develop an XAI algorithm capable of not only detecting tampering but also explaining why the algorithm makes a decision about whether a tamper event has happened. At the core of our XAI algorithm is a random forest classifier with an accuracy of 96.7%, sufficient to explain the algorithm's decisions. To understand the behavior of the classifier in the decision-making process, we utilized SHAP values as an XAI tool to determine which frequency component influences the classifier's decision for a particular class the most. This approach enhances detection capabilities as well as advancing the verifier's ability to reverse-engineer and analyze two-dimensional impedance signatures for forensics.
- Abstract（参考訳）: 印刷回路基板(PCB)のセキュリティは、電子システムに重大なリスクをもたらすようなサプライチェーンの脆弱性によって、ますます重要になっている。
PCB上の改ざんを検出することは、検証の第一歩であるが、修正されたコンポーネントを識別するためには、法医学も必要である。
グローバルカバレッジを備えた非侵襲的で信頼性の高いPCBタンパ検出手法の1つは、PCBの電源ネットワーク(PDN)のインピーダンス特性である。
しかし、法医学的な目的のために2次元インピーダンスシグネチャを使用できるかどうかは明らかではない。
本稿では,インピーダンスシグネチャに関する説明可能なAI(XAI)を用いた新しいPCB法医学的アプローチを提案する。
広範な実験を通じて、様々なPCBタンパイベントを再現し、タンパ検出だけでなく、タンパイベントが発生したかどうかをアルゴリズムが決定する理由を説明するXAIアルゴリズムを開発するために使用されるデータセットを生成する。
我々のXAIアルゴリズムの中核は、96.7%の精度でランダムな森林分類器であり、アルゴリズムの決定を説明するのに十分である。
決定過程における分類器の動作を理解するため,XAIツールとしてSHAP値を用いて,特定のクラスに対する分類器の判断に最も影響を及ぼす周波数成分を決定する。
このアプローチは、法医学の2次元インピーダンスシグネチャをリバースエンジニアリングし解析する検証器の能力を向上させるとともに、検出能力を向上する。
関連論文リスト
- CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-14T13:37:07Z) - Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics [58.96805474751668]
本稿では,機械学習アルゴリズムの新たな2つの応用法を提案する。
これらのアルゴリズムは、監査設定で容易に適用でき、暗号システムの堅牢性を評価することができる。
本稿では,DES,RSA,AES ECBなど,IND-CPAの安全でない暗号化スキームを高精度に識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:53:36Z) - C2P-CLIP: Injecting Category Common Prompt in CLIP to Enhance Generalization in Deepfake Detection [98.34703790782254]
本稿では、カテゴリ共通プロンプトCLIPを紹介し、カテゴリ共通プロンプトをテキストエンコーダに統合し、カテゴリ関連概念をイメージエンコーダに注入する。
提案手法は,テスト中に追加パラメータを導入することなく,元のCLIPと比較して検出精度が12.41%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T02:14:25Z) - A Transformer-Based Framework for Payload Malware Detection and Classification [0.0]
ディープパケット検査(Deep Packet Inspection, DPI)は、IDSがネットワークパケットの内容を分析することを可能にする技術である。
本稿では,悪意のあるトラフィックを検出するために適応したトランスフォーマーに基づくDPIアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T03:25:45Z) - Parasitic Circus:On the Feasibility of Golden Free PCB Verification [4.8304018936113735]
我々は,PCBコンポーネントの寄生インピーダンスが,検証に成功するための主要な役割を担っていることを示す。
得られた結果と統計値を用いて,シミュレーションと測定から得られたシグネチャの差を緩和できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T21:04:02Z) - Token-Level Adversarial Prompt Detection Based on Perplexity Measures
and Contextual Information [67.78183175605761]
大規模言語モデルは、敵の迅速な攻撃に影響を受けやすい。
この脆弱性は、LLMの堅牢性と信頼性に関する重要な懸念を浮き彫りにしている。
トークンレベルで敵のプロンプトを検出するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T03:17:21Z) - PAC-Based Formal Verification for Out-of-Distribution Data Detection [4.406331747636832]
本研究は、VAEの符号化プロセスを用いて、OOD検出に基づくほぼ正しい(PAC)保証を行う。
ユーザ定義の信頼性で不慣れなインスタンスに検出エラーをバインドするために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T07:33:02Z) - Efficient Fraud Detection Using Deep Boosting Decision Trees [8.941773715949697]
不正検出とは、複雑なデータから潜在的に不正な活動を特定し、監視し、防止することである。
AIの最近の発展と成功、特に機械学習は、不正に対処する新しいデータ駆動型方法を提供する。
ディープブーピング決定木(DBDT)は、勾配ブースティングとニューラルネットワークに基づく不正検出の新しいアプローチである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-12T14:02:58Z) - Spotting adversarial samples for speaker verification by neural vocoders [102.1486475058963]
我々は、自動話者検証(ASV)のための敵対サンプルを見つけるために、ニューラルボコーダを採用する。
元の音声と再合成音声のASVスコアの違いは、真正と逆正のサンプルの識別に良い指標であることがわかった。
私たちのコードは、将来的な比較作業のためにオープンソースにされます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T08:58:16Z) - Electroencephalography signal processing based on textural features for
monitoring the driver's state by a Brain-Computer Interface [3.613072342189595]
仮想脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムにおいて,運転者の警戒度を推定する指標としてテキスト処理手法を検討する。
提案手法の新規性は、前処理された脳波データからの特徴抽出に1次元局所バイナリパターン (1D-LBP) アルゴリズムを用いることに依存する。
分析の結果,1D-LBPの採用により性能が大幅に向上したことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T14:16:00Z)
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。