3D打印机音频和振动侧通道数据集用于增材制造安全性漏洞研究
Christos Madamopoulos1,2, Nektarios Georgios Tsoutsos1
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware, Newark, DE, USA.
Data in brief
|November 5, 2024
概括
这个数据集捕获来自3D打印机的音频和振动数据,用于研究增材制造中的侧通道攻击. 它有助于开发对3D打印过程中未经授权的信息提取的防御.
科学领域:
- 添加剂制造 添加剂制造 添加剂制造
- 网络安全 网络安全
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 增材制造 (AM),通常称为3D打印,在各种行业中越来越普遍.
- 在AM流程中的安全漏洞,特别是侧通道攻击,对敏感数据和知识产权构成风险.
- 侧通道攻击利用间接信号发射 (如声音,振动) 来推断系统信息.
研究的目的:
- 来自化沉积建模 (FDM) 3D打印机的侧通道信号的综合数据集.
- 促进研究增材制造对复杂的侧通道攻击的安全性.
- 为开发强有力的安全措施和3D打印的对策提供有价值的数据.
主要方法:
- 数据收集采用了两种不同的方法:iPhone应用程序和Teensy 4.0传感器系统.
- 在两个FDM3D打印机上进行了测量:Bambu Lab P1P和A1 mini.
- 数据集包括音频记录 (打印机声音) 和振动数据 (用笛卡尔坐标表示的线性加速).
主要成果:
- 该数据集包括来自12个不同的3D对象的侧通道数据,捕捉了广泛的打印运动.
- 附带的侧通道数据是源计算机辅助设计 (CAD) 文件,以及 .gcode 和 .3mf 打印机指令文件.
- 这种全面的集合使得与特定的打印操作相关的信号辐射的详细分析成为可能.
结论:
- 发布的数据集为网络安全和增材制造研究社区提供了宝贵的资源.
- 它可以开发和测试用于检测和减轻3D打印中侧通道攻击的新算法.
- 进一步的研究可以利用这些数据来提高增材制造技术的安全性和可靠性.
