論文の概要: Assessing Runtime Electromagnetic Detection of CPU Hardware Trojans Targeting Kernel Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23186v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 19:25:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-24 17:02:51.300154
• Title: Assessing Runtime Electromagnetic Detection of CPU Hardware Trojans Targeting Kernel Memory
• Title（参考訳）: カーネルメモリをターゲットとしたCPUハードウェアトロイの木馬の動作時電磁検出評価
• Abstract要約: サイドチャネルはハードウェアトロイの木馬検出のための有望なアプローチである。 本研究は、ハードウェアトロイの木馬攻撃のランタイム検出における電磁エマニュエーション(EM)の使用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6669845700512336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Side-channels are a promising approach for hardware trojan detection, as they can passively reveal malicious hardware activity without requiring additional circuitry or destructive analysis of the device under test. This work investigates the use of electromagnetic (EM) emanations for runtime detection of hardware trojan attacks. Using an open-source hardware trojan that implements an arbitrary memory-write primitive, we tamper with the kernel memory of a Linux system running on a RISC-V microarchitecture and perform a real-time baseline detection using the processor's EM emissions. Our results indicate that, under certain conditions, hardware trojans can be detected indirectly through the anomalous software behavior they enable.
• Abstract（参考訳）: サイドチャネルはハードウェアトロイの木馬検出において有望なアプローチであり、テスト中のデバイスの追加回路や破壊的な分析を必要とせずに、悪意のあるハードウェアアクティビティを受動的に明らかにすることができる。 本研究は、ハードウェアトロイの木馬攻撃のランタイム検出における電磁エマニュエーション(EM)の使用について検討する。 任意のメモリ書き込みプリミティブを実装したオープンソースのハードウェアトロイの木馬を用いて、RISC-Vマイクロアーキテクチャ上で動作するLinuxシステムのカーネルメモリを改ざんし、プロセッサのEMエミッションを用いたリアルタイムベースライン検出を行う。 その結果, ある条件下では, ハードウェアトロイの木馬は異常なソフトウェア動作によって間接的に検出できることが示唆された。

関連論文リスト

• Certifiably robust malware detectors by design [48.367676529300276]
  設計によるロバストなマルウェア検出のための新しいモデルアーキテクチャを提案する。 すべての堅牢な検出器を特定の構造に分解することができ、それを経験的に堅牢なマルウェア検出器の学習に適用できることを示す。 我々のフレームワークERDALTはこの構造に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-10T09:19:29Z)
• Detecting Hardware Trojans in Microprocessors via Hardware Error Correction Code-based Modules [49.1574468325115]
  ハードウェアトロイの木馬(HT)は、攻撃者が無許可のソフトウェアを実行したり、特権操作に不正にアクセスしたりすることができる。 RISC-Vマイクロプロセッサ上のエラー訂正符号(ECC)を用いて,ランタイムHTアクティベーションを検出するハードウェアベースの手法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T12:37:14Z)
• An AI-Enabled Side Channel Power Analysis Based Hardware Trojan Detection Method for Securing the Integrated Circuits in Cyber-Physical Systems [7.333490062088133]
  最もステルスな脅威の1つは、ハードウェアトロイの木馬をICに挿入することである。 トロイの木馬はシステムの安全性とセキュリティを著しく侵害することができる。 本稿では,サイドチャネル電力解析に基づくハードウェアトロイの木馬検出のための非侵襲的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T18:39:20Z)
• An AI Architecture with the Capability to Classify and Explain Hardware Trojans [0.0]
  既存のハードウェアトロイの木馬検出機能に基づいて、説明可能な方法論とアーキテクチャを導入する。 トラストハブトロイの木馬ベンチマークを用いて、ネットリスト内のデジタルハードウェアトロイの木馬を説明する結果が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:36:19Z)
• The Reversing Machine: Reconstructing Memory Assumptions [2.66610643553864]
  悪意のあるカーネルレベルのドライバは、OSレベルのアンチウイルスメカニズムを簡単にバイパスすることができる。 textitThe Reversing Machine (TRM) は,リバースエンジニアリングのための新しいハイパーバイザベースのメモリイントロスペクション設計である。 我々は、TRMがそれぞれの脅威を検知できることを示し、24の最先端のAVソリューションのうち、最も高度な脅威を検出できるのはTRMのみであることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T03:48:22Z)
• Programmable EM Sensor Array for Golden-Model Free Run-time Trojan Detection and Localization [9.889117431225309]
  リアルタイムハードウェアトロイの木馬検出, 局所化, 同定を行うために, タンパーレジリエントなオンチップ磁界センサアレイを提案する。 PSAを用いて、IC上の異なる位置のセンサーから収集されたEM側チャネル測定結果を分析して、トロイの木馬をローカライズし同定することができる。 PSAは、従来の外部磁気プローブや最先端のオンチップ単コイル磁界センサよりも優れた性能を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:35:02Z)
• 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)
• A survey on hardware-based malware detection approaches [45.24207460381396]
  ハードウェアベースのマルウェア検出アプローチは、ハードウェアパフォーマンスカウンタと機械学習技術を活用する。 このアプローチを慎重に分析し、最も一般的な方法、アルゴリズム、ツール、および輪郭を形成するデータセットを解明します。 この議論は、協調的有効性のための混合ハードウェアとソフトウェアアプローチの構築、ハードウェア監視ユニットの不可欠な拡張、ハードウェアイベントとマルウェアアプリケーションの間の相関関係の理解を深めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T13:00:41Z)
• Mate! Are You Really Aware? An Explainability-Guided Testing Framework for Robustness of Malware Detectors [49.34155921877441]
  マルウェア検出装置のロバスト性を示すための説明可能性誘導型およびモデルに依存しないテストフレームワークを提案する。 次に、このフレームワークを使用して、操作されたマルウェアを検出する最先端のマルウェア検知器の能力をテストする。 我々の発見は、現在のマルウェア検知器の限界と、その改善方法に光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T08:02:38Z)

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。