On the Feasibility of Fingerprinting Collaborative Robot Traffic

要約

この研究では、暗号化されたロボット通信におけるトラフィック分析の可能性に焦点を当て、協働ロボット工学におけるプライバシーのリスクを調査します。
以前の研究では低レベルのコマンド回復が調査されていましたが、私たちの研究ではコマンド メッセージ シーケンスからの高レベルのモーション回復が調査されました。
従来の Web サイト フィンガープリンティング技術 (k-FP、KNN、CUMUL) の有効性と、詳細な時間的関係を捕捉できないためにロボットの動作を正確に識別する際の限界を評価します。
これに対処するために、信号処理技術を使用したトラフィック分類アプローチを導入し、アクション識別の高精度を実証し、プライバシー侵害に対する暗号化通信の脆弱性を強調します。
さらに、パケット パディングやタイミング操作などの防御策を調査し、トラフィック分析の耐性とネットワーク効率のバランスをとる際の課題を明らかにします。
私たちの調査結果は、ロボットのプライバシーとセキュリティにおける実用的な防御の継続的な開発の必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

This study examines privacy risks in collaborative robotics, focusing on the potential for traffic analysis in encrypted robot communications. While previous research has explored low-level command recovery, our work investigates high-level motion recovery from command message sequences. We evaluate the efficacy of traditional website fingerprinting techniques (k-FP, KNN, and CUMUL) and their limitations in accurately identifying robotic actions due to their inability to capture detailed temporal relationships. To address this, we introduce a traffic classification approach using signal processing techniques, demonstrating high accuracy in action identification and highlighting the vulnerability of encrypted communications to privacy breaches. Additionally, we explore defenses such as packet padding and timing manipulation, revealing the challenges in balancing traffic analysis resistance with network efficiency. Our findings emphasize the need for continued development of practical defenses in robotic privacy and security.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google