Notice bibliographique
Résumé
Abstract A covert channel is a communication channel that is not intended to exist, and that can be used to transfer information in a manner that violates the system security policy. Attackers can abuse such channels to exfiltrate sensitive information from cyber‐physical systems (CPSs), for example to leak the confidential or proprietary parameters in a control system. Furthermore, attacks against CPSs can exploit the leaked information about the implementation of the control system, for example to determine optimal false data injection attack values that degrade the system performance while remaining undetected. In this study, a control theoretic approach for establishing covert channels in stochastic CPSs is presented. In particular, a scenario is considered where an attacker is able to inject malware into the networked controller and arbitrarily alter the control logic. By exploiting such capability, an attacker can establish an illegitimate communication channel, for example to transmit sensitive plant parameters, between the networked controller and an eavesdropper intercepting the sensor measurements. The authors show that such a channel can be established by exploiting the closed‐loop system operations, a decoding mechanism based on an unknown input observer, and an error‐correcting coding scheme that exploits the control loop to obtain an implicit acknowledgement. A simple proof of concept implementation of the covert channel is presented, and its performance is evaluated by resorting to a numerical example. Finally, some defences and countermeasures are proposed against the proposed covert channel.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».