On Characterizing and Measuring Out-of-Band Covert Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A methodology for characterizing and measuring out-of-band covert channels (OOB-CCs) is proposed and used to evaluate covert-acoustic channels (i.e., covert channels established using speakers and microphones). OOB-CCs are low-probability of detection/low-probability of interception channels established using commodity devices that are not traditionally used for communication (e.g., speaker and microphone, display and FM radio, etc.). To date, OOB-CCs have been declared "covert" if the signals used to establish these channels could not be perceived by a human adversary. This work examines OOB-CCs from the perspective of a passive adversary and argues that a different methodology is required in order to effectively assess OOB-CCs. Traditional communication systems are measured by their capacity and bit error rate; while important parameters, they do not capture the key measures of OOB-CCs: namely, the probability of an adversary detecting the channel and the amount of data that two covertly communicating parties can exchange without being detected. As a result, the adoption of the measure steganographic capacity is proposed and used to measure the amount of data (in bits) that can be transferred through an OOB-CC before a passive adversary's probability of detecting the channel reaches a given threshold. The theoretical steganographic capacity for discrete memoryless channels as well as additive white Gaussian noise channels is calculated in this paper and a case study is performed to measure the steganographic capacity of OOB covert-acoustic channels, when a passive adversary uses an energy detector to detect the covert communication. The case study reveals the conditions under which the covertly communicating parties can achieve perfect steganography (i.e., conditions under which data can be communicated without risk of detection).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle