論文の概要: SoK: Understanding the Fundamentals and Implications of Sensor Out-of-band Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16133v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 06:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.274442
• Title: SoK: Understanding the Fundamentals and Implications of Sensor Out-of-band Vulnerabilities
• Title（参考訳）: SoK:センサ・アウト・オブ・バンド・脆弱性の基礎と意味を理解する
• Authors: Shilin Xiao, Wenjun Zhu, Yan Jiang, Kai Wang, Peiwang Wang, Chen Yan, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu,
• Abstract要約: センサーはサイバー物理システムの基本であり、物理的刺激をデジタル測定に変換することで知覚と制御を可能にする。 センサーの物理的攻撃に関する研究が増えているにもかかわらず、この分野のアドホックな性質のため、センサハードウェアの脆弱性の理解はいまだに断片化されている。 本稿では,センサ・アウト・オブ・バンド(OOB)脆弱性と呼ばれるシステム化フレームワークを提案し,センサ・アタック・サーフェスを包括的に抽象化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.022280773314424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensors are fundamental to cyber-physical systems (CPS), enabling perception and control by transducing physical stimuli into digital measurements. However, despite growing research on physical attacks on sensors, our understanding of sensor hardware vulnerabilities remains fragmented due to the ad-hoc nature of this field. Moreover, the infinite attack signal space further complicates threat abstraction and defense. To address this gap, we propose a systematization framework, termed sensor out-of-band (OOB) vulnerabilities, that for the first time provides a comprehensive abstraction for sensor attack surfaces based on underlying physical principles. We adopt a bottom-up systematization methodology that analyzes OOB vulnerabilities across three levels. At the component level, we identify the physical principles and limitations that contribute to OOB vulnerabilities. At the sensor level, we categorize known attacks and evaluate their practicality. At the system level, we analyze how CPS features such as sensor fusion, closed-loop control, and intelligent perception impact the exposure and mitigation of OOB threats. Our findings offer a foundational understanding of sensor hardware security and provide guidance and future directions for sensor designers, security researchers, and system developers aiming to build more secure sensors and CPS.
• Abstract（参考訳）: センサはサイバー物理システム(CPS)の基本であり、物理的刺激をデジタル測定に変換することで知覚と制御を可能にする。 しかし、センサの物理的攻撃に関する研究が増えているにもかかわらず、センサハードウェアの脆弱性に対する理解は、この分野のアドホックな性質のために断片化され続けている。 さらに、無限攻撃信号空間は脅威の抽象化と防御をさらに複雑にする。 このギャップに対処するため,センサ・アウト・オブ・バンド(OOB)脆弱性と呼ばれるシステム化フレームワークを提案する。 OOBの脆弱性を3段階にわたって分析するボトムアップ・システム化手法を採用しています。 コンポーネントレベルでは、OOBの脆弱性に寄与する物理的な原則と制限を特定します。 センサレベルでは、既知の攻撃を分類し、その実用性を評価する。 システムレベルでは、センサフュージョン、クローズドループ制御、知的知覚などのCPS機能がOOB脅威の暴露と緩和にどのように影響するかを分析する。 私たちの発見は、センサーハードウェアのセキュリティに関する基礎的な理解を提供し、よりセキュアなセンサーとCPSを構築することを目的とした、センサー設計者、セキュリティ研究者、システム開発者のためのガイダンスと今後の方向性を提供します。

関連論文リスト

• Rainbow Artifacts from Electromagnetic Signal Injection Attacks on Image Sensors [16.11931222046411]
  画像センサーは、監視インフラ、自動運転車、産業自動化など、幅広い安全およびセキュリティクリティカルなシステムに不可欠なものだ。 本稿では,画像センサのアナログ領域を標的とした新しい電磁信号注入攻撃について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-10T13:55:35Z)
• SensorLM: Learning the Language of Wearable Sensors [50.95988682423808]
  本稿では,自然言語によるウェアラブルセンサデータ理解を可能にするセンサ言語基盤モデルのファミリーであるSensorLMを紹介する。 本稿では,センサデータから統計的,構造的,意味的な情報を収集する階層的なキャプション生成パイプラインを提案する。 このアプローチにより、これまでで最大のセンサー言語データセットのキュレーションが可能となり、103,000人以上から5970万時間以上のデータを収集した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T17:13:09Z)
• Breaking the Flow and the Bank: Stealthy Cyberattacks on Water Network Hydraulics [3.360922672565235]
  Stealthy False Data Injection Attacks (SFDIA)は、検出を回避しながらシステム操作を妥協する。 本稿では,水分散ネットワーク(WDN)に対するセンサ攻撃の系統的解析について述べる。 本稿では,身体的および検出的制約を満たす調整戦略から,簡易な計測操作まで,いくつかの攻撃形式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T02:54:20Z)
• Materiality and Risk in the Age of Pervasive AI Sensors [9.180189171335744]
  我々は、センサーの材料価格とその基礎となる計算モデルから生じるAIシステムに関連するリスクの次元を強調する。 我々は,これらのリスクを診断するためのセンサセンシティブなフレームワークを提案し,米国国立標準技術AIリスク管理フレームワークや欧州連合のAI法などの既存のアプローチを補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T03:47:38Z)
• Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.38113802311365]
  本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。 本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。 提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T01:59:53Z)
• EPASAD: Ellipsoid decision boundary based Process-Aware Stealthy Attack Detector [9.002791610276834]
  PASADでマイクロステルス攻撃を検出する技術を改善するEPASADを提案する。 EPASAD法は楕円体境界を用いてこれを克服し,様々な次元の境界をきつくする。 その結果、EPASADはPASADの平均リコールを5.8%改善し、2つのデータセットに対して9.5%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T16:06:10Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
• Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial perspective [82.83630604517249]
  結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。 敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。 より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T05:25:15Z)

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。