从捕获-回收到没有回收:即使在软件更新后也有效的SCAD

科学领域:

• 网络安全 网络安全
• 嵌入式系统 嵌入式系统
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 基于侧通道的异常检测 (SCAD) 使用物理信号,如电磁辐射,用于物联网/网络物理系统的完整性检查.
• 目前的SCAD方法需要每次软件更新都需要昂贵的重新指纹,这阻碍了实际部署.
• 物联网设备容易受到固件改和部署后妥协的影响.

研究的目的:

• 为新的或更新的执行路径开发一个生成型建模框架,用于合成现实的电磁 (EM) 信号.
• 为了解决SCAD系统中手动指纹采集的局限性.
• 提高SCAD的效率和可扩展性,以适应不断变化的物联网环境.

主要方法:

• 使用了有条件的瓦斯斯坦生成对抗网络与梯度惩罚 (CWGAN-GP) 框架.
• 训练了CWGAN-GP在真正的EM轨迹上,条件是执行状态描述器 (ESD) 编码指令序列,操作数和注册值.
• 在指令级别对真实EM排放的合成信号忠实度进行评估.

主要成果:

• 生成的合成电磁信号与真实辐射达到85-92%的相似性.
• 通过ESD调节,信号保真度提高了大约13%.
• 在合成数据上训练的半监督探测器的性能与在真实数据上训练的探测器相似 (ROC-AUC在±1%以内).
• 与ResGAN.com等先前方法相比,1DCNNGAN模型变体提供了更快的训练和更少的内存使用.

结论:

• 提出的生成框架有效地合成了现实的EM信号,为更新的软件提供了高效的SCAD.
• 这种方法大大降低了与SCAD系统中重新指纹处理相关的开销.
• 该方法显示了加强物联网和网络物理系统的安全性和完整性监控的巨大潜力.