Digital Manufacturing (DM) refers to the on-going adoption of smarter, more agile manufacturing processes and cyber-physical systems. This includes modern techniques and technologies such as Additive Manufacturing (AM)/3D printing, as well as the Industrial Internet of Things (IIoT) and the broader trend toward Industry 4.0. However, this adoption is not without risks: with a growing complexity and connectivity, so too grows the cyber-physical attack surface. Here, malicious actors might seek to steal sensitive information or sabotage products or production lines, causing financial and reputational loss. Of particular concern are where such malicious attacks may enter the complex supply chains of DM systems as Trojans -- malicious modifications that may trigger their payloads at later times or stages of the product lifecycle. In this work, we thus present a comprehensive overview of the threats posed by Trojans in Digital Manufacturing. We cover both hardware and software Trojans which may exist in products or their production and supply lines. From this, we produce a novel taxonomy for classifying and analyzing these threats, and elaborate on how different side channels (e.g. visual, thermal, acoustic, power, and magnetic) may be used to either enhance the impact of a given Trojan or utilized as part of a defensive strategy. Other defenses are also presented -- including hardware, web-, and software-related. To conclude, we discuss seven different case studies and elaborate how they fit into our taxonomy. Overall, this paper presents a detailed survey of the Trojan landscape for Digital Manufacturing: threats, defenses, and the importance of implementing secure practices.


翻译:数字制造(DM)是指正在采用更聪明、更灵活的制造流程和网络物理系统,其中包括现代技术和技术,如Aditive Manufacture(AM)/3D印刷(Appitive Manufact(AM)/3D印刷)和Times工业互联网(IIoT),以及更广阔的工业4.0趋势。然而,这种采用并非没有风险:随着复杂性和连通性日益增长,因此也增加了网络-物理攻击的表面。在这里,恶意行为者可能试图偷窃敏感信息或破坏产品或生产线,造成金融和名誉损失。特别令人关切的是,此类恶意袭击可能进入DM系统复杂的供应链,如Trojans(Trojans)系统 -- -- 恶意的修改可能触发其后期或产品生命周期各阶段的有效载荷。在这项工作中,我们全面综述了Trojans在数字制造业中构成的威胁。我们覆盖了可能存在于产品或其生产和供应线上的硬件。我们由此产生了一个新的安全分类,用于对这些威胁进行分类和分析,并详细说明了这些威胁的不同侧渠道(例如视觉、热能、动力和磁力) -- -- -- -- 也就是我们所利用的纸面的防御研究的网络-

0
下载
关闭预览

相关内容

分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月15日
Arxiv
28+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
29+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员