論文の概要: Can Autonomous Vehicles Keep Their Cool? A Survey of Thermal Side-Channel and Perception Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21034v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 00:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.108225
• Title: Can Autonomous Vehicles Keep Their Cool? A Survey of Thermal Side-Channel and Perception Attacks
• Title（参考訳）: 自動運転車はクールに保てるのか? : 熱サイドチャネルと知覚攻撃のサーベイ
• Abstract要約: 物理的敵は夜間運転に使用される赤外線センサーをスプープし、未使用のソフトウェアは指紋認識の作業を行うことができる。 このサーベイは、感熱性、テレメトリーリーク、モデル情報抽出に関する13の代表的な研究を体系化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7714236556133726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles (AVs) couple safety-critical perception to thermally constrained compute. Interfaces built for night perception and package thermal reliability were never engineered as confidentiality boundaries, and closing one such path leaves the other intact. Physical adversaries can spoof thermal infrared (IR) sensors used for night driving, while unprivileged software co-tenants can fingerprint perception workloads from thermal, dynamic voltage and frequency scaling (DVFS), and thermal event interrupt (TEI) telemetry required for package safety. These paths differ in mechanism and privilege; both exploit interfaces that AV stacks cannot disable without compromising Safety of the Intended Functionality (SOTIF). Classical microarchitectural and cyber-physical systems (CPS) surveys address cache timing, adversarial machine learning, and camera or LiDAR spoofing; no prior survey jointly frames physical thermal IR attacks and unprivileged silicon thermal telemetry as one residual-risk class. This survey systematizes thirteen representative works into thermal perception integrity, telemetry leakage, and model-information extraction, comparing them by privilege, timescale, co-tenancy, deployability, and AV relevance. We distinguish attack family from adversary class and map defenses to residual risk while thermal management remains operational. A commodity proxy supports the software co-tenant branch only; physical IR evidence comes from cited literature. We identify open problems in on-target automotive evaluation, fusion trust under IR spoofing, chiplet thermal coupling, capability-based telemetry, and standards-ready threat analysis, aiming to motivate co-design across sensors, operating systems, silicon, and automotive standards.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は、熱的に制約された計算に対して安全クリティカルな認識を兼ね備えている。 夜間の認識とパッケージの熱的信頼性のために構築されたインタフェースは、秘密性の境界線として設計されることはなかった。 物理的敵は夜間運転に使用されるサーマル赤外線(IR)センサーをスプーフすることができるが、未使用のソフトウェアの共同テナントは、熱、ダイナミック電圧および周波数スケーリング(DVFS)、パッケージの安全性に必要なサーマルイベント割り込み(TEI)テレメトリから指紋認識ワークロードを取得できる。 これらのパスは機構と特権で異なり、両者とも、SOTIF(Intended Functionality)の安全性を損なうことなく、AVスタックが無効にできないインターフェースを悪用する。 古典的マイクロアーキテクチャーおよびサイバー物理システム(CPS)は、キャッシュのタイミング、敵機械学習、カメラまたはLiDARスプーフィングを調査している。 このサーベイは、サーマルインフォメーションの完全性、テレメトリーリーク、モデルインフォメーション抽出に関する13の代表的な研究を、特権、時間スケール、コテナント、デプロイ性、AV関連性で比較する。 我々は,攻撃家族と敵対集団とを区別し,サーマルマネージメントが運用されている間も,防御を残留リスクにマップする。 ソフトウェア共テナントブランチのみをサポートするコモディティプロキシ。 我々は、センサー、オペレーティングシステム、シリコン、自動車標準間の協調設計の動機付けを目的とした、オンターゲット自動車評価、IRスプーフィング下の融合信頼、チップレット熱カップリング、能力ベーステレメトリ、標準対応脅威分析のオープンな問題を特定する。

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