論文の概要: SoK: Cybersecurity Assessment of Humanoid Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17481v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 16:04:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.686379
• Title: SoK: Cybersecurity Assessment of Humanoid Ecosystem
• Title（参考訳）: SoK:ヒューマノイド生態系のサイバーセキュリティ評価
• Authors: Priyanka Prakash Surve, Asaf Shabtai, Yuval Elovici,
• Abstract要約: 我々はヒューマノイドロボットの7層セキュリティモデルを導入し、39の既知の攻撃と35の防衛をヒューマノイドエコシステム全体で編成した。 提案手法は,Pepper,G1 EDU,Digitの3つの実世界のロボットを評価することで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.852577434268273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humanoids are progressing toward practical deployment across healthcare, industrial, defense, and service sectors. While typically considered cyber-physical systems (CPSs), their dependence on traditional networked software stacks (e.g., Linux operating systems), robot operating system (ROS) middleware, and over-the-air update channels, creates a distinct security profile that exposes them to vulnerabilities conventional CPS models do not fully address. Prior studies have mainly examined specific threats, such as LiDAR spoofing or adversarial machine learning (AML). This narrow focus overlooks how an attack targeting one component can cascade harm throughout the robot's interconnected systems. We address this gap through a systematization of knowledge (SoK) that takes a comprehensive approach, consolidating fragmented research from robotics, CPS, and network security domains. We introduce a seven-layer security model for humanoid robots, organizing 39 known attacks and 35 defenses across the humanoid ecosystem-from hardware to human-robot interaction. Building on this security model, we develop a quantitative 39x35 attack-defense matrix with risk-weighted scoring, validated through Monte Carlo analysis. We demonstrate our method by evaluating three real-world robots: Pepper, G1 EDU, and Digit. The scoring analysis revealed varying security maturity levels, with scores ranging from 39.9% to 79.5% across the platforms. This work introduces a structured, evidence-based assessment method that enables systematic security evaluation, supports cross-platform benchmarking, and guides prioritization of security investments in humanoid robotics.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドは医療、産業、防衛、サービス分野にまたがる実践的な展開に向かって進んでいる。 一般的にサイバー物理システム(CPS)と見なされるが、従来のネットワーク化されたソフトウェアスタック(例えばLinuxオペレーティングシステム)、ロボットオペレーティングシステム(ROS)ミドルウェア、およびオーバー・ザ・エアの更新チャネルに依存しているため、従来のCPSモデルでは十分に対応していない。 従来の研究では、LiDARのスプーフィングや敵対的機械学習(AML)など、特定の脅威を主に研究してきた。 この狭い焦点は、ひとつのコンポーネントをターゲットにしたアタックが、ロボットの相互接続システム全体にわたって害を発生させる方法を見落としている。 我々は、ロボット工学、CPS、ネットワークセキュリティドメインからの断片的な研究を統合し、包括的なアプローチをとる知識の体系化(SoK)を通じて、このギャップに対処する。 我々は,ヒューマノイドロボットの7層セキュリティモデルを導入し,ハードウェアから人間ロボットのインタラクションに至るまで,39の既知の攻撃と35の防衛を組織した。 このセキュリティモデルに基づいて,モンテカルロ分析により評価されたリスク重み付きスコア付き39x35の攻撃防御マトリックスを開発した。 提案手法は,Pepper,G1 EDU,Digitの3つの実世界のロボットを評価することで実証する。 スコア分析の結果、セキュリティの成熟度は39.9%から79.5%まで様々であった。 本研究は,体系的なセキュリティ評価,クロスプラットフォームベンチマークのサポート,ヒューマノイドロボットにおけるセキュリティ投資の優先順位付けを支援する,構造化されたエビデンスに基づく評価手法を導入する。

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