論文の概要: Firewall3D: A Hardware Firewall for Defending 3D Printers Against Firmware Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10484v1
- Date: Sat, 11 Jul 2026 21:38:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.441212
- Title: Firewall3D: A Hardware Firewall for Defending 3D Printers Against Firmware Attacks
- Title(参考訳): Firewall3D:3Dプリンターをファームウェア攻撃から守るためのハードウェアファイアウォール
- Abstract要約: 我々は3Dプリンタのハードウェアファイアウォールとして機能する専用ハードウェアベースのセキュリティソリューションFirewall3Dを提案する。
Firewall3Dは、ステッパーモータ電流、停止スイッチ、ノズルとベッドの温度、冷却ファンなどの物理層信号をモニターし、プリンタの物理的挙動が意図したGコード実行と一致することを確認する。
異常な動作を検出すると、システムは直ちに警報をトリガーし、印刷工程を停止し、さらなる損傷やリスクを防止できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5729426778193398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As the 3D printing market continues to grow rapidly, with an estimated value exceeding $30 billion, cybersecurity risks and attacks targeting additive manufacturing systems are also increasing. These attacks aim to sabotage printed components, steal intellectual property, or even physically damage the 3D printer itself. One major cybersecurity threat in this domain is firmware level attacks, which can be introduced through supply chain compromises, malicious firmware updates, or insider threats that deploy modified firmware to manipulate printer behavior. To defend against such threats, we propose a dedicated hardware based security solution,Firewall3D, that acts as a hardware firewall for 3D printers. Firewall3D continuously monitors physical layer signals, including stepper motor currents, end stop switches, nozzle and bed temperatures and cooling fans, to verify that the printer's physical behavior matches the intended G-code execution. Our experimental results demonstrate that Firewall3D can effectively detect a wide range of firmware attacks that could compromise print integrity, damage printer components, or leak intellectual property. Upon detecting abnormal behavior, the system can immediately trigger an alarm and halt the printing process, thereby preventing further damage and risks.
- Abstract(参考訳): 3Dプリンティング市場は急速に成長を続けており、300億ドルを超えると見積もられているため、サイバーセキュリティのリスクと追加製造システムをターゲットにした攻撃も増加している。
これらの攻撃は、プリントされた部品を妨害したり、知的財産を盗んだり、3Dプリンタ自体を物理的に損傷させたりすることを目的としている。
ファームウェアレベル攻撃は、サプライチェーンの妥協、悪意のあるファームウェアのアップデート、あるいはプリンタの動作を操作するために修正ファームウェアをデプロイするインサイダー脅威を通じて導入することができる。
このような脅威に対して,我々は,3Dプリンタのハードウェアファイアウォールとして機能する専用ハードウェアベースのセキュリティソリューションFirewall3Dを提案する。
Firewall3Dは、ステッパーモータ電流、停止スイッチ、ノズルとベッドの温度、冷却ファンなどの物理層信号を継続的に監視し、プリンタの物理的挙動が意図したGコード実行と一致することを確認する。
実験の結果,ファイアウォール3Dは,印刷の整合性を損なう可能性のあるファームウェア攻撃,プリンタ部品の損傷,知的財産の漏洩を効果的に検出できることがわかった。
異常な動作を検出すると、システムは直ちに警報をトリガーし、印刷工程を停止し、さらなる損傷やリスクを防止できる。
関連論文リスト
- A Non-Line-of-Sight, Multi-Modality-based Side-Channel IP Theft Attack on Additive Manufacturing Using Dual Smartphones [4.2028398139835135]
アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、エアロスペース、自動車、医療など主要産業に革命をもたらし、調整可能な生産を可能にした。
AMの使用が増加するにつれて、サイドチャネルエミッションによる印刷プロセス中の知的財産権漏洩のリスクも増大する。
3Dプリンタにおける現在の研究と攻撃シナリオは、3つの課題に直面している: 最終的なGコード再構成における成功率と精度の低いこと、3DプリンタのIPを攻撃するための限られた距離範囲、特殊で過度なデータ収集ツールに依存すること。
本稿では,2つのスマートフォンの内部センサを用いたサイドチャネル攻撃について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-30T21:07:55Z) - ShieldNet: Network-Level Guardrails against Emerging Supply-Chain Injections in Agentic Systems [56.613157564882925]
悪意のある行動は、一見良心的なツールに埋め込まれ、エージェントの実行を静かにハイジャックしたり、機密データをリークしたり、無許可のアクションをトリガーしたりする。
影響は拡大しているが、このような脅威を評価するための包括的なベンチマークは今のところ存在しない。
実ネットワークの相互作用を観測してサプライチェーン中毒を検出するネットワークレベルのガードレールフレームワークであるShieldNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-06T05:15:00Z) - QuietPrint: Protecting 3D Printers Against Acoustic Side-Channel Attacks [0.5729426778193398]
3Dプリンティングプロセスをターゲットにしたサイバー攻撃がますます一般的になりつつある。
主要な関心事は知的財産権(IP)盗難であり、悪意のある攻撃者が設計ファイルにアクセスする。
本研究では,アコースティックサイドチャネルを用いたIP盗難の可能性について検討し,新しい3Dプリンタの保護手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T15:04:00Z) - Malice in Agentland: Down the Rabbit Hole of Backdoors in the AI Supply Chain [82.98626829232899]
自分自身のインタラクションからのデータに対する微調整のAIエージェントは、AIサプライチェーン内の重要なセキュリティ脆弱性を導入している。
敵は容易にデータ収集パイプラインに毒を盛り、検出しにくいバックドアを埋め込むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T12:47:21Z) - Turning Hearsay into Discovery: Industrial 3D Printer Side Channel Information Translated to Stealing the Object Design [46.740145853674875]
業界グレードの3Dプリンタにとって、サイドチャネル攻撃が深刻な脅威であることを初めて示す。
収集した電力側チャネルデータのみから3Dプリントモデルを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-22T19:46:21Z) - Cuckoo Attack: Stealthy and Persistent Attacks Against AI-IDE [64.47951172662745]
Cuckoo Attackは、悪意のあるペイロードを構成ファイルに埋め込むことで、ステルス性と永続的なコマンド実行を実現する新しい攻撃である。
攻撃パラダイムを初期感染と持続性という2つの段階に分類する。
当社は、ベンダーが製品のセキュリティを評価するために、実行可能な7つのチェックポイントを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-19T04:10:52Z) - Practitioner Paper: Decoding Intellectual Property: Acoustic and Magnetic Side-channel Attack on a 3D Printer [3.0832643041058607]
本研究は,3Dプリンタ上でサイドチャネル攻撃を行うことにより,G符号の再構築の実現可能性を示す。
グラディエントブースト決定木を用いたモデルの訓練により, 軸運動, ステッパ, ノズル, ロータ速度の予測精度が向上した。
実世界の試験において本モデルを効果的に展開し, 平均テンディエンシエラー(MTE)を4.47%, 平易なGコード設計で達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-16T21:05:25Z) - Principles of Designing Robust Remote Face Anti-Spoofing Systems [60.05766968805833]
本稿では,デジタル攻撃に対する最先端の対面防止手法の脆弱性に光を当てる。
反偽造システムに遭遇する一般的な脅威を包括的に分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T02:05:35Z) - OffRAMPS: An FPGA-based Intermediary for Analysis and Modification of Additive Manufacturing Control Systems [21.84830062424073]
アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)におけるサイバーセキュリティの脅威はますます懸念される。
AMは現在、航空宇宙、輸送、医療の分野で使われている。
OFFRAMPS」プラットフォームはオープンソースの3Dプリンタ制御ボード「RAMPS」をベースにしている
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T18:39:50Z) - Secure Information Embedding in Forensic 3D Fingerprinting [15.196378932114518]
SIDEは3Dプリンティングに適した新しいフィンガープリントフレームワークである。
SIDEは、セキュアな情報埋め込みと抽出の両方を提供することで、3Dプリントの敵対的課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T22:03:46Z) - X-Adv: Physical Adversarial Object Attacks against X-ray Prohibited Item
Detection [113.10386151761682]
テクスチャフリーなX線画像を対象とした敵攻撃は未発見である。
本稿では,X線禁止項目検出を目的とした敵攻撃の研究に向けて第一歩を踏み出す。
我々は,X線検出器を消毒できる対向剤として機能する物理的に印刷可能な金属を生成するために,X-Advを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T06:31:17Z)
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。