論文の概要: On the cybersecurity of LoRaWAN-based system: a Smart-Lighting case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20494v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 12:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.852072
• Title: On the cybersecurity of LoRaWAN-based system: a Smart-Lighting case study
• Title（参考訳）: LoRaWANシステムにおけるサイバーセキュリティ--スマート照明ケーススタディ
• Authors: Florian Hofer, Barbara Russo,
• Abstract要約: 本稿では,LoRaWANをベースとしたSmart-Lightingプロジェクトのアーキテクチャ構成について実験的に検討する。 In-vitroとon-siteの両方で実施された一連の反復実験において,システムのロバスト性を評価する。 その結果、LoRaWANネットワークに対する攻撃は失敗し、インストールされた製品に関する未解決の問題も浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4804905638984918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber-physical systems and the Internet of Things (IoT) are key technologies in the Industry 4.0 vision. They incorporate sensors and actuators to interact with the physical environment. However, when creating and interconnecting components to form a heterogeneous smart systems architecture, these face challenges in cybersecurity. This paper presents an experimental investigation of architectural configurations for a LoRaWAN-based Smart-Lighting project, aimed at verifying and improving the system's robustness against attacks. We assess the system's robustness in a series of iterative experiments conducted both in-vitro and on-site. The results show that most attacks on a LoRaWAN network are unsuccessful, also highlighting unresolved issues with the installed products. The most successful attacks are high-power jamming attacks within a few meters of the target, which, in the case of gateways, can be mitigated through gateway redundancy.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システムとIoT(Internet of Things)は産業4.0のビジョンにおいて重要な技術である。 センサーとアクチュエータを内蔵し、物理的環境と相互作用する。 しかし、異質なスマートシステムアーキテクチャを形成するためのコンポーネントの作成と相互接続では、サイバーセキュリティの課題に直面している。 本稿では,LoRaWANをベースとしたSmart-Lightingプロジェクトのアーキテクチャ構成を実験的に検討し,攻撃に対するシステムの堅牢性を検証することを目的とした。 In-vitroとon-siteの両方で実施された一連の反復実験において,システムのロバスト性を評価する。 その結果、LoRaWANネットワークに対する攻撃は失敗し、インストールされた製品に関する未解決の問題も浮き彫りにした。 最も成功した攻撃は目標から数メートル以内の高出力の妨害攻撃であり、ゲートウェイの場合、ゲートウェイ冗長性によって軽減される。

関連論文リスト

• Intelligent IoT Attack Detection Design via ODLLM with Feature Ranking-based Knowledge Base [0.964942474860411]
  IoT(Internet of Things)デバイスは,重大なサイバーセキュリティ上の課題を導入している。 従来の機械学習(ML)技術は、混在するパターンと進化するパターンの複雑さのために、このような攻撃を検出するのに不足することが多い。 本稿では,オンデバイス大規模言語モデル(ODLLMs)を微調整と知識ベース(KB)統合で拡張し,インテリジェントなIoTネットワーク攻撃検出を実現する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T16:41:57Z)
• Modern DDoS Threats and Countermeasures: Insights into Emerging Attacks and Detection Strategies [49.57278643040602]
  分散型サービス拒否(DDoS)攻撃は、オンラインサービスとインフラストラクチャに対する重大な脅威として継続する。 本稿は、過去10年間のDDoS攻撃と検出戦略の包括的調査を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T11:22:25Z)
• Exploring the Adversarial Vulnerabilities of Vision-Language-Action Models in Robotics [68.36528819227641]
  本稿では,ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルのロバスト性を体系的に評価する。 本研究では,ロボット行動の不安定化に空間的基盤を活用する2つの未目標攻撃目標と,ロボット軌道を操作する目標攻撃目標を導入する。 我々は、カメラの視野に小さなカラフルなパッチを配置し、デジタルと物理の両方の環境で効果的に攻撃を実行する逆パッチ生成アプローチを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T01:52:20Z)
• FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
  FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。 本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。 本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
• Artificial Intelligence-Based Smart Grid Vulnerabilities and Potential Solutions for Fake-Normal Attacks: A Short Review [0.0]
  スマートグリッドシステムは電力業界にとって重要なものだが、その高度なアーキテクチャ設計と運用によって、多くのサイバーセキュリティの脅威にさらされている。 人工知能(AI)ベースの技術は、さまざまなコンピュータ設定でサイバー攻撃を検出することで、ますます人気が高まっている。 現在のAIシステムは、GAN(Generative Adversarial Networks)のような高度な敵系が最近出現したため、公開され、消滅している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T21:41:36Z)
• Intermittent Jamming against Telemetry and Telecommand of Satellite Systems and A Learning-driven Detection Strategy [1.4620086904601468]
  物理層のセキュリティ欠陥は、衛星システムのサイバー物理的性質を考慮して、概念的な枠組みで対処される。 学習駆動型検出方式を提案し,軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計した。 その結果,提案手法を用いて衛星システムに対する欠陥攻撃を検出することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T17:04:22Z)
• Machine Learning in Generation, Detection, and Mitigation of Cyberattacks in Smart Grid: A Survey [1.3299946892361474]
  スマートグリッド(スマートグリッド、英: Smart grid、SG)は、現代のサイバー・物理機器を利用した複雑なサイバー物理システムである。 サイバー攻撃は、最先端のシステムの使用と進歩に直面する主要な脅威である。 機械学習(ML)は、攻撃者やシステムオペレーターによるSGのサイバー攻撃を悪用し、防御するために使用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T05:16:51Z)
• Measurement-driven Security Analysis of Imperceptible Impersonation Attacks [54.727945432381716]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた顔認識システムの実用性について検討する。 皮膚の色,性別,年齢などの要因が,特定の標的に対する攻撃を行う能力に影響を及ぼすことを示す。 また,攻撃者の顔のさまざまなポーズや視点に対して堅牢なユニバーサルアタックを構築する可能性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T19:27:27Z)
• Deep Learning-Based Intrusion Detection System for Advanced Metering Infrastructure [0.0]
  スマートグリッドはさまざまな脅威に晒され、サイバー攻撃に変換される可能性がある。 本稿では,サイバー攻撃防止のためのディープラーニングによる侵入検知システムの開発を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T21:06:20Z)

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。