論文の概要: Offensive Robot Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15343v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 10:49:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.632911
• Title: Offensive Robot Cybersecurity
• Title（参考訳）: 攻撃的なロボットサイバーセキュリティ
• Authors: Víctor Mayoral-Vilches,
• Abstract要約: この論文は、ロボットアーキテクチャとサイバーセキュリティの深い関係を明らかにしている。 防衛と攻撃の両面からサイバーセキュリティにアプローチすることが重要である。 この論文は、サイバーセキュリティ認知エンジンのための新しいアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Offensive Robot Cybersecurity introduces a groundbreaking approach by advocating for offensive security methods empowered by means of automation. It emphasizes the necessity of understanding attackers' tactics and identifying vulnerabilities in advance to develop effective defenses, thereby improving robots' security posture. This thesis leverages a decade of robotics experience, employing Machine Learning and Game Theory to streamline the vulnerability identification and exploitation process. Intrinsically, the thesis uncovers a profound connection between robotic architecture and cybersecurity, highlighting that the design and creation aspect of robotics deeply intertwines with its protection against attacks. This duality -- whereby the architecture that shapes robot behavior and capabilities also necessitates a defense mechanism through offensive and defensive cybersecurity strategies -- creates a unique equilibrium. Approaching cybersecurity with a dual perspective of defense and attack, rooted in an understanding of systems architecture, has been pivotal. Through comprehensive analysis, including ethical considerations, the development of security tools, and executing cyber attacks on robot software, hardware, and industry deployments, this thesis proposes a novel architecture for cybersecurity cognitive engines. These engines, powered by advanced game theory and machine learning, pave the way for autonomous offensive cybersecurity strategies for robots, marking a significant shift towards self-defending robotic systems. This research not only underscores the importance of offensive measures in enhancing robot cybersecurity but also sets the stage for future advancements where robots are not just resilient to cyber threats but are equipped to autonomously safeguard themselves.
• Abstract（参考訳）: Offensive Robot Cybersecurityは、自動化によって強化された攻撃的セキュリティ手法を提唱することで、画期的なアプローチを導入している。 攻撃者の戦術を理解し、脆弱性を事前に特定し、効果的な防御を開発し、ロボットのセキュリティ姿勢を改善する必要性を強調している。 この論文は、機械学習とゲーム理論を利用して、脆弱性の識別とエクスプロイトプロセスの合理化という、10年にわたるロボティクスの経験を活用している。 本質的には、この論文はロボットアーキテクチャとサイバーセキュリティの深い関係を明らかにし、ロボットの設計と創造の側面が、その攻撃に対する保護と深く絡み合っていることを強調している。 この二重性 — ロボットの動作と能力を形成するアーキテクチャは、攻撃的かつ防御的なサイバーセキュリティ戦略を通じて防御メカニズムも必要になります — によって、ユニークな均衡が生まれます。 防衛と攻撃という2つの視点でサイバーセキュリティにアプローチすることは、システムアーキテクチャの理解に根ざしている。 倫理的考慮、セキュリティツールの開発、ロボットソフトウェア、ハードウェア、産業展開に対するサイバー攻撃の実行を含む包括的な分析を通じて、この論文はサイバーセキュリティ認知エンジンのための新しいアーキテクチャを提案する。 これらのエンジンは高度なゲーム理論と機械学習を利用しており、ロボットに対する自律的な攻撃的サイバーセキュリティ戦略の道を開いた。 この研究は、ロボットサイバーセキュリティの強化における攻撃的対策の重要性を浮き彫りにするだけでなく、ロボットがサイバー脅威に耐性を持つだけでなく、自らを自律的に保護する能力を持つ未来の進歩の舞台となる。

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