MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402434901 · doi:10.1109/tdsc.2024.3454421

uBOX: A Lightweight and Hardware-Assisted Sandbox for Multicore Embedded Systems

2024· article· en· W4402434901 sur OpenAlexaff
Xia Zhou, Yujie Bu, Meng Xu, Yajin Zhou, Lei Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dependable and Secure Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSandbox (software development)Computer scienceMulti-core processorEmbedded systemOperating systemComputer architectureParallel computingComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicore embedded systems employ a big.LITTLE architecture to combine different cores into a single microcontroller (MCU). However, resources sharing among cores raises security challenges. Once LITTLE cores (which often receive external inputs) are compromised, the whole system will be affected. Existing hardware-assisted isolation approaches use privilege separation and code instrumentation to enforce memory isolation, which suffer from inefficiencies. This paper presentsuBOX, a lightweight sandbox for multicore embedded systems. The goal ofuBOXis to enforce memory isolation over untrusted software (on LITTLE cores) at the same privileged level. Specifically, it uses the Memory Protection Unit (MPU) to restrict memory access by untrusted software. To protect sandbox policies,uBOXdeprives the write capability of untrusted software towards MPU configurations by replacing its regular store instructions with unprivileged counterparts. Additionally, to protectuBOX's necessary regular store instructions from being abused,uBOX's memory is set to read-only and non-executable when running untrusted software. For the normal operation ofuBOX, we use an overlooked feature of the MPU and develop secure gates that quickly disable and re-enable the MPU, allowinguBOXto execute at a permissive memory view. Our evaluation demonstrates thatuBOXeffectively enforces isolation with average 1.27% runtime overhead, 0.83X Flash overhead, and 36.50X SRAM overhead.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Dependable and Secure ComputingMême sujetEmbedded Systems Design TechniquesTravaux en français237 207