論文の概要: Tock: From Research to Securing 10 Million Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22585v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 21:24:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.195636
- Title: Tock: From Research to Securing 10 Million Computers
- Title(参考訳): トック:研究から1000万台のコンピュータのセキュリティまで
- Authors: Leon Schuermann, Brad Campbell, Branden Ghena, Philip Levis, Amit Levy, Pat Pannuto,
- Abstract要約: Tockは10年前に、他の研究者が都市センシングアプリケーションを構築するのを助けるために、学者によって開発された研究用オペレーティングシステムとして始まった。
データセンタサーバや数百万台のラップトップに,信頼性ハードウェアのルーツとしてデプロイされている。
自動車や宇宙製品、ウェアラブルエレクトロニクス、ハードウェアセキュリティトークンの開発に用いられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.372026330898297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Tock began 10 years ago as a research operating system developed by academics to help other academics build urban sensing applications. By leveraging a new language (Rust) and new hardware protection mechanisms, Tock enabled Multiprogramming a 64 kB Computer Safely and Efficiently. Today, it is an open source project with a vibrant community of users and contributors. It is deployed on root of trust hardware in data center servers and on millions of laptops; it is used to develop automotive and space products, wearable electronics, and hardware security tokens--all while remaining a platform for operating systems research. This paper focuses on the impact of Tock's technical design on its adoption, the challenges and unexpected benefits of using a type safe language (Rust)--particularly in security sensitive settings--and the experience of supporting a production open4source operating system from academia.
- Abstract(参考訳): Tockは10年前に、他の研究者が都市センシングアプリケーションを構築するのを助けるために、学者によって開発された研究用オペレーティングシステムとして始まった。
新しい言語(Rust)と新しいハードウェア保護機構を活用することで、Tockは64kBコンピュータを安全かつ効率的にマルチプログラミングできるようになった。
今日では、ユーザとコントリビュータの活発なコミュニティを持つオープンソースプロジェクトである。
本論文は、Tockの技術設計が採用に与える影響、タイプセーフ言語(Rust)の使用の課題と予期せぬ利点、特にセキュリティに敏感な設定での利用、および学界からのOpen4sourceオペレーティングシステムの生産をサポートする経験に焦点を当てる。
関連論文リスト
- A Comprehensive Study on the Impact of Vulnerable Dependencies on Open-Source Software [0.2772895608190934]
我々は、Java、Python、Rust、Go、Ruby、JavaScriptといった複数の言語からなる約50万のリリースで、1万以上のオープンソースプロジェクトについて調査を行った。
私たちの目標は、これらの脆弱性の深刻さ、永続性、分散性、およびチームやコントリビュータのサイズ、アクティビティ、リリースサイクルといったプロジェクトメトリクスとの相関性を調べることです。
このアプローチを使うことで、ライブラリのバージョンや依存性の深さ、既知の脆弱性、そしてソフトウェア開発サイクルを通じてどのように進化したかといった情報を提供できるのです。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-03T15:20:10Z) - Wolves in the Repository: A Software Engineering Analysis of the XZ Utils Supply Chain Attack [0.8517406772939294]
デジタルエコノミーはオープンソースソフトウェア(OSS)をベースとしており、オープンソースコンポーネントを含む最新のアプリケーションの90%が見積もられている。
本稿では,Xzutilsプロジェクト(-2024-3094)に対する高度な攻撃について検討する。
私たちの分析では、ソフトウェアエンジニアリングのプラクティス自体を操作する新しい種類のサプライチェーン攻撃を明らかにしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T12:06:11Z) - Open Source Software Lifecycle Classification: Developing Wrangling Techniques for Complex Sociotechnical Systems [0.0]
本稿では、オープンソースソフトウェアや他の組織エコシステムを分類する以前の試みについてレビューする。
オープンソースプロジェクトを分類するための、多種多様で時には相反する目的と、これらの競合する関心が、オープンソースソフトウェアプロジェクトや企業がどのように機能するかを包括的に理解する上で、私たちの進歩を妨げているかを調べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-23T12:37:53Z) - The Quest to Build Trust Earlier in Digital Design [5.346992067393131]
本稿では,デジタル設計プロセスの初期段階において,デジタルハードウェアのセキュリティを高めるためのツールと技術について述べる。
我々は、設計チームが直面する課題について議論し、ハードウェアセキュリティの弱点を理解し、識別し、緩和する最近の文献を探求する。
オープンソースハードウェア開発で生まれる機会を強調し、この領域で進行中の研究をガイドするいくつかのオープンな質問をスケッチします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T17:38:18Z) - Evil from Within: Machine Learning Backdoors through Hardware Trojans [51.81518799463544]
バックドアは、自動運転車のようなセキュリティクリティカルなシステムの整合性を損なう可能性があるため、機械学習に深刻な脅威をもたらす。
私たちは、機械学習のための一般的なハードウェアアクセラレーターに完全に存在するバックドアアタックを導入します。
我々は,Xilinx Vitis AI DPUにハードウェアトロイの木馬を埋め込むことにより,攻撃の実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T16:24:48Z) - Tangelo: An Open-source Python Package for End-to-end Chemistry
Workflows on Quantum Computers [85.21205677945196]
Tangelo(タンジェロ)は、量子コンピュータ上でエンドツーエンド化学を開発するためのオープンソースのPythonソフトウェアパッケージである。
量子ハードウェアで成功した実験の設計を支援し、量子アルゴリズムの発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-24T17:44:00Z) - Flashlight: Enabling Innovation in Tools for Machine Learning [50.63188263773778]
私たちは、機械学習ツールやシステムの革新を促進するために構築されたオープンソースのライブラリであるFlashlightを紹介します。
Flashlightは、広く使われているライブラリを下流で活用し、機械学習とシステム研究者をより緊密に連携させる研究を可能にするツールだと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T01:03:29Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - TriFinger: An Open-Source Robot for Learning Dexterity [33.26612195196921]
人間の監督なしに安全に操作できるオープンソースのロボットプラットフォームを提案する。
ハードウェアは安価だが、非常にダイナミックで堅牢で、外部オブジェクトとの複雑な相互作用が可能である。
提案プラットフォームの可能性について,リアルタイム最適制御,スクラッチからの深層強化学習,投球,ライティングなど,数多くの実験を通じて説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-08T20:54:30Z) - Evaluating Graph Vulnerability and Robustness using TIGER [77.50446320230624]
TIGERは、ネットワークの堅牢性を研究するためのオープンソースのPythonツールボックスである。
TIGERには22のロバストネスグラフ測度があり、原版と高速な近似版がある。
TIGERは、世界中の教育者が利用できるNvidia Data Science Teaching Kitと、1000人以上の学生を持つジョージア工科大学のData and Visual Analyticsクラスに統合されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T04:21:43Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T11:56:56Z)
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。