論文の概要: Exploiting Software-level Abstractions To Support Practical Hardware Trojan Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23173v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 18:50:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-24 17:03:36.391495
• Title: Exploiting Software-level Abstractions To Support Practical Hardware Trojan Attacks
• Title（参考訳）: ハードウェアトロイの木馬攻撃を支援するためのソフトウェアレベルの抽象化のエクスプロイト
• Abstract要約: 本稿では、任意のコード実行なしにアクティベートできるCPU-トロイの木馬のSURFクラスを紹介する。 我々の重要な洞察は、高レベル言語で表現された整数演算を、SURFトリガ回路で識別可能なマイクロアーキテクチャの副作用にマッピングできるということである。 RISC-Vプロセッサ内のSURFトロイの木馬を実演し、GoogleのV8エンジン内のJavaScriptレベルのメモリインデックス操作を利用してコードインジェクション攻撃を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0824191095534235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hardware trojan (HT) attacks against CPUs typically assume threat scenarios where an attacker targeting a system with a trojanized CPU is able to execute arbitrary code (i.e. machine-level instructions) to reliably interact with the implanted trojan. On end-user devices (i.e., mobiles, laptops), achieving arbitrary code execution in practice requires software exploits tailored to each specific target. Such strong adversarial premises reduce the generality of existing threat models casting doubt on CPU trojan attacks as a pragmatic threat vector. To push the envelope on HT attacks against client devices, we introduce the SURF class of CPU-trojans that can be activated without arbitrary code execution. Our key insight is that integer operations expressed in a high-level language can be mapped to microarchitectural side-effects distinguishable by a SURF trigger circuit. This observation unlocks HT activation via runtime engines, constrained environments executing untrusted high-level code. We demonstrate a SURF trojan inside a RISC-V processor and exploit JavaScript-level memory indexing operations inside Google's V8 engine to perform a code injection attack. Importantly, we show that SURF trojans remain effective across multiple JavaScript engine versions, enabling long-term compromise of endpoint devices. To facilitate research, we opensource SURF's design and supporting software.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアトロイの木馬(HT)攻撃は一般に、トロイの木馬のCPUを持つシステムをターゲットにした攻撃者が任意のコード(機械レベルの命令)を実行して移植したトロイの木馬と確実に対話できる脅威シナリオを想定する。 エンドユーザデバイス(モバイル、ラップトップなど)では、任意のコード実行を実際に達成するには、特定のターゲットごとに調整されたソフトウェアエクスプロイトが必要である。 このような強い敵対的前提は、現実的な脅威ベクトルとしてCPUトロイの木馬攻撃に疑念を抱く既存の脅威モデルの一般化を減少させる。 クライアントデバイスに対するHT攻撃のエンベロープをプッシュするために、任意のコード実行なしにアクティベートできるCPU-トロイの木馬のSURFクラスを導入する。 我々の重要な洞察は、高レベル言語で表現された整数演算を、SURFトリガ回路で識別可能なマイクロアーキテクチャの副作用にマッピングできるということである。 この観察により、ランタイムエンジンによるHTアクティベーション、信頼できない高レベルのコードを実行する制約付き環境がアンロックされる。 RISC-Vプロセッサ内のSURFトロイの木馬を実演し、GoogleのV8エンジン内のJavaScriptレベルのメモリインデックス操作を利用してコードインジェクション攻撃を行う。 重要なことは、SURFトロイの木馬が複数のJavaScriptエンジンバージョンで有効であることを示し、エンドポイントデバイスの長期的な妥協を可能にする。 研究を容易にするため,我々はSURFの設計とサポートソフトウェアをオープンソース化した。

関連論文リスト

• From Prompt Injection to Persistent Control: Defending Agentic Harness Against Trojan Backdoors [89.92617739143846]
  ローカルエージェントハーネスにおけるマルチステップトロイの木馬攻撃を識別するベンチマークであるClawTrojanを紹介する。 そこで我々は,DASGuardを提案する。DASGuardは,コントロールライクなテキストをセンシティブなローカルファイルでスキャンし,その起源を辿り,信頼されたソースから派生しないコントロールコンテンツを除去する。 この結果から, DASGuardは, 実行時の攻撃ブロックと作業空間への衛生的コミットを組み合わせることで, 強力な動的防御を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-29T09:19:07Z)
• HAMLOCK: HArdware-Model LOgically Combined attacK [6.047087245941092]
  本稿では,Hardware-Model Logically Combined Attack (HAMLOCK)を紹介する。 HamLOCKは、ハードウェアとソフトウェアの境界を越えて攻撃ロジックを分散する、はるかにステルスな脅威である。 ハードウェア・ソフトウェア・インタフェースに重大な脆弱性が発見され,新たな層間防御が要求された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T00:31:49Z)
• Towards Practical Fabrication Stage Attacks Using Interrupt-Resilient Hardware Trojans [4.549209593575401]
  我々は、割り込み耐性トロイの木馬(IRT)と呼ばれる新しい種類のハードウェアトロイの木馬を紹介する。 IRTはCPUにおける非決定的トリガーの問題にうまく対処できる。 我々の設計は、製造段階攻撃時のシームレスな統合を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T19:55:23Z)
• 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)
• Quarantine: Sparsity Can Uncover the Trojan Attack Trigger for Free [126.15842954405929]
  トロイの木馬攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)を脅かし、ほとんどのサンプルで正常に動作させるが、トリガーを付けた入力に対して操作された結果を生成する。 そこで我々は,まず,クリーンな入力において,ほぼ完全なトロイの木馬の情報のみを保存し,かつ,すでに孤立しているサブネットワークに埋め込まれたトリガを復元する,新しいトロイの木馬ネットワーク検出方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T06:33:31Z)
• CLEANN: Accelerated Trojan Shield for Embedded Neural Networks [32.99727805086791]
  組込みディープニューラルネットワーク(DNN)アプリケーションに対するトロイの木馬のオンライン緩和を可能にする,最初のエンドツーエンドフレームワークであるCLEANNを提案する。 トロイの木馬攻撃は、訓練中にDNNにバックドアを注入することで動作し、推論中は特定のバックドアトリガーによってトロイの木馬が活性化される。 辞書学習とスパース近似を利用して、良性データの統計的挙動を特徴づけ、トロイの木馬のトリガーを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-04T05:29:38Z)
• An Embarrassingly Simple Approach for Trojan Attack in Deep Neural Networks [59.42357806777537]
  トロイの木馬攻撃は、ハッカーが挿入した隠れトリガーパターンに依存する、デプロイされたディープニューラルネットワーク(DNN)を攻撃することを目的としている。 そこで本研究では,有毒データセットの再学習モデルによりトロイの木馬の挙動を注入する,従来と異なる学習自由攻撃手法を提案する。 提案したTrojanNetには,(1)小さなトリガパターンによって起動し,他の信号に対してサイレントを維持する,(2)モデルに依存しない,ほとんどのDNNに注入可能な,(3)攻撃シナリオを劇的に拡張する,(3)訓練不要のメカニズムは従来のトロイの木馬攻撃方法と比較して大規模なトレーニング作業の削減など,いくつかの優れた特性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T04:58:28Z)

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。