論文の概要: Adapting Noise-Driven PUF and AI for Secure WBG ICS: A Proof-of-Concept Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22283v1
- Date: Sat, 25 Oct 2025 12:57:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.019537
- Title: Adapting Noise-Driven PUF and AI for Secure WBG ICS: A Proof-of-Concept Study
- Title（参考訳）: 安全なWBG ICSのためのノイズ駆動型PUFとAIの適応 : 概念実証研究
- Authors: Devon A. Kelly, Christiana Chamon,
- Abstract要約: ワイドバンドギャップ(WBG)技術は、電力システムの効率、サイズ、性能が前例のない改善を提供すると同時に、ユニークなセンサーの破損やサイバーセキュリティのリスクも導入している。
本研究は,WBGを用いたICSセンサ経路の要求環境に対する,ノイズ駆動型物理的拘束不能機能(PUF)と機械学習支援異常検出フレームワークの適応性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Wide-bandgap (WBG) technologies offer unprecedented improvements in power system efficiency, size, and performance, but also introduce unique sensor corruption and cybersecurity risks in industrial control systems (ICS), particularly due to high-frequency noise and sophisticated cyber-physical threats. This proof-of-concept (PoC) study demonstrates the adaptation of a noise-driven physically unclonable function (PUF) and machine learning (ML)-assisted anomaly detection framework to the demanding environment of WBG-based ICS sensor pathways. By extracting entropy from unavoidable WBG switching noise (up to 100 kHz) as a PUF source, and simultaneously using this noise as a real-time threat indicator, the proposed system unites hardware-level authentication and anomaly detection. Our approach integrates hybrid machine learning (ML) models with adaptive Bayesian filtering, providing robust and low-latency detection capabilities resilient to both natural electromagnetic interference (EMI) and active adversarial manipulation. Through detailed simulations of WBG modules under benign and attack scenarios--including EMI injection, signal tampering, and node impersonation--we achieve 95% detection accuracy and sub-millisecond processing latency. These results demonstrate the feasibility of physics-driven, dual-use noise exploitation as a scalable ICS defense primitive. Our findings lay the groundwork for next-generation security strategies that leverage inherent device characteristics, bridging hardware and artificial intelligence (AI) for enhanced protection of critical ICS infrastructure.
- Abstract（参考訳）: ワイドバンドギャップ(WBG)技術は、電力システムの効率、サイズ、性能において前例のない改善を提供するが、特に高周波ノイズと高度なサイバー物理脅威のために、産業制御システム(ICS)にユニークなセンサの破損とサイバーセキュリティリスクをもたらす。
The proof-of-concept (PoC) study showed the adapt of a noise-driven physically unclonable function (PUF) and machine learning (ML)-anomaly detection framework to the demanding environment of WBG-based ICS sensor pathways。
PUF源として、避けられないWBGスイッチングノイズ(最大100kHz)からエントロピーを抽出し、同時にこのノイズをリアルタイム脅威指標として使用することにより、ハードウェアレベルの認証と異常検出を統一する。
提案手法は,ハイブリッド機械学習(ML)モデルと適応ベイズフィルタを統合し,自然電磁干渉(EMI)と能動対向操作の両方に耐性のある堅牢かつ低レイテンシ検出機能を提供する。
EMIインジェクション,信号改ざん,ノードの偽装など,良性および攻撃シナリオ下でのWBGモジュールの詳細なシミュレーションにより,95%の検出精度とサブミリ秒処理遅延を実現する。
これらの結果は、拡張性のあるICS防御プリミティブとしての物理駆動型デュアルユースノイズ利用の実現可能性を示している。
我々の発見は、ICSインフラの保護を強化するために、固有のデバイス特性、ブリッジハードウェア、人工知能(AI)を活用する次世代セキュリティ戦略の基礎を築いた。
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