論文の概要: Threat-Oriented Digital Twinning for Security Evaluation of Autonomous Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25757v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 15:21:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.922894
• Title: Threat-Oriented Digital Twinning for Security Evaluation of Autonomous Platforms
• Title（参考訳）: 自律型プラットフォームのセキュリティ評価のための脅威指向型ディジタルツインニング
• Authors: Thomas J. Neubert, Laxima Niure Kandel, Berker Peköz,
• Abstract要約: 本稿では,学習可能な自律プラットフォームにおけるサイバーセキュリティ評価のための,脅威指向のディジタルツインニング手法を提案する。 このアプローチは、分離された感受性、自律性、および監督制御機能を備えた、代表的自律スタックのオープンソースでモジュール化されたツインとしてインスタンス化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4083182125683813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Open, unclassified research on secure autonomy is constrained by limited access to operational platforms, contested communications infrastructure, and representative adversarial test conditions. This paper presents a threat-oriented digital twinning methodology for cybersecurity evaluation of learning-enabled autonomous platforms. The approach is instantiated as an open-source, modular twin of a representative autonomy stack with separated sensing, autonomy, and supervisory-control functions; confidence-gated multi-modal perception; explicit command and telemetry trust boundaries; and runtime hold-safe behavior. The contribution is methodological: a reproducible design pattern that translates threat analysis into observable, controllable tests for spoofing, replay, malformed-input injection, degraded sensing, and adversarial ML stress. Although the implemented proxy is ground based, the architecture is intentionally framed around stack elements shared with UAV and space systems, including constrained onboard compute, intermittent or high-latency links, probabilistic perception, and mission-critical recovery behavior. The result is an implementable research scaffold for dependable and secure autonomy studies across UAV and space domains.
• Abstract（参考訳）: 安全な自律性に関するオープンで未分類の研究は、運用プラットフォームへの限られたアクセス、競合する通信インフラ、および代表的敵対的テスト条件によって制限されている。 本稿では,学習可能な自律プラットフォームにおけるサイバーセキュリティ評価のための,脅威指向のディジタルツインニング手法を提案する。 このアプローチは、分離された知覚、自律性、および監督制御機能を備えた代表的自律スタックのオープンソースでモジュール化されたツインとしてインスタンス化され、信頼性を付与されたマルチモーダル認識、明示的なコマンドとテレメトリ信頼境界、ランタイムホールドセーフな振る舞いを持つ。 このコントリビューションは、再現可能なデザインパターンで、脅威分析を観察可能な、制御可能な、スプーフィング、リプレイ、不正なインプット注入、劣化検知、敵MLストレスに変換する。 実装されたプロキシは地上ベースだが、アーキテクチャはUAVや宇宙システムと共有されるスタック要素を中心に意図的にフレーム化されている。 その結果は、UAVと宇宙ドメインにわたる信頼性とセキュアな自律性研究のための、実装可能な研究の足場となった。

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