Intrusion Detection System for Embedded Systems
Notice bibliographique
Résumé
Embedded devices are widely used in modern life. Smart meters are installed at homes, measure electricity consumption, and provide a two-way communication with the utility server. Modern cars consist of tens of Electronic Control Units (ECU) that control different components of the car such as speed, door locks, and breaks. Medical devices such as pacemakers and insulin pumps are implanted in the bodies of patients, and control their heart rate and insulin level. These devices are performing critical tasks and hence, their security is important. However, in recent years, researchers have found vulnerabilities in all these classes of devices, and have successfully demonstrated attacks against them. Given the critical nature of use cases of embedded systems, building Intrusion Detection System (IDS) for them is a necessity. However, embedded systems have constraints that make building IDS for them challenging. One of these constraints is memory. Memory capacity of embedded devices may be as small as several hundreds of kilobytes. This makes traditional solutions for building IDSes unusable. In my research, we analyze the security of embedded devices. Based on the results of my analysis, we develop techniques to automatically build IDSes for embedded devices, within their memory capacity, while optimizing the detection rate of the IDS with respect to the user's criteria. This research, makes developing IDSes for different classes of embedded systems, and with different memory capacities easier, and improves their security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».