On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case

要約

テクノロジーの進歩に伴い、複雑化するサイバー脅威に対処するために、サイバーセキュリティにおける機械学習 (ML) の利用がますます重要になってきています。
従来の ML モデルはサイバーセキュリティを強化できますが、エネルギーとリソースの要求が高いためアプリケーションが制限され、リソースに制約のある環境により適したソリューションとして Tiny Machine Learning (TinyML) が登場しました。
TinyML は、スマート ホーム、ヘルスケア、産業オートメーションなどの分野で広く適用されています。
TinyML は、小型、低電力デバイス向けの ML アルゴリズムの最適化に重点を置き、エッジ デバイス上で直接インテリジェントなデータ処理を可能にします。
このペーパーでは、消費電力、メモリの制限、計算上の制約など、TinyML 技術の一般的な課題について包括的にレビューします。
また、エネルギーハーベスティング、計算最適化技術、プライバシー保護のための転移学習など、これらの課題に対する潜在的な解決策も検討します。
一方、このホワイトペーパーでは、代表的なユースケースとして、電気自動車充電インフラ (EVCI) のサイバーセキュリティの進歩における TinyML のアプリケーションについて説明します。
TinyML を使用して EVCI のサイバーセキュリティを強化する実験的なケーススタディを紹介します。精度は若干犠牲になりますが、遅延とメモリ使用量の削減という点で従来の ML と比較して評価されます。
さらに、この調査には、PlatformIO 環境で ESP32 マイクロコントローラーを使用した実際のセットアップが含まれており、EVCI のサイバーセキュリティにおける TinyML のアプリケーションの実践的な評価を提供します。

要約(オリジナル)

As technology advances, the use of Machine Learning (ML) in cybersecurity is becoming increasingly crucial to tackle the growing complexity of cyber threats. While traditional ML models can enhance cybersecurity, their high energy and resource demands limit their applications, leading to the emergence of Tiny Machine Learning (TinyML) as a more suitable solution for resource-constrained environments. TinyML is widely applied in areas such as smart homes, healthcare, and industrial automation. TinyML focuses on optimizing ML algorithms for small, low-power devices, enabling intelligent data processing directly on edge devices. This paper provides a comprehensive review of common challenges of TinyML techniques, such as power consumption, limited memory, and computational constraints; it also explores potential solutions to these challenges, such as energy harvesting, computational optimization techniques, and transfer learning for privacy preservation. On the other hand, this paper discusses TinyML’s applications in advancing cybersecurity for Electric Vehicle Charging Infrastructures (EVCIs) as a representative use case. It presents an experimental case study that enhances cybersecurity in EVCI using TinyML, evaluated against traditional ML in terms of reduced delay and memory usage, with a slight trade-off in accuracy. Additionally, the study includes a practical setup using the ESP32 microcontroller in the PlatformIO environment, which provides a hands-on assessment of TinyML’s application in cybersecurity for EVCI.

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