Offensive Robot Cybersecurity

要約

攻撃的なロボットサイバーセキュリティは、自動化によって力を与えられる攻撃的なセキュリティ方法を提唱することにより、画期的なアプローチを導入します。
攻撃者の戦術を理解し、事前に脆弱性を特定して効果的な防御を開発し、それによってロボットのセキュリティ姿勢を改善する必要性を強調しています。
この論文は、脆弱性の識別と搾取プロセスを合理化するために機械学習とゲーム理論を使用して、10年のロボット学体験を活用しています。
本質的に、論文はロボットアーキテクチャとサイバーセキュリティの間の深いつながりを明らかにし、ロボット工学の設計と創造の側面が攻撃に対する保護に深く絡み合っていることを強調しています。
この二重性 – ロボットの動作と能力を形成するアーキテクチャは、攻撃的および防御的なサイバーセキュリティ戦略を通じて防御メカニズムを必要とするため、独自の平衡を生み出します。
Approaching cybersecurity with a dual perspective of defense and attack, rooted in an understanding of systems architecture, has been pivotal.
倫理的考慮事項、セキュリティツールの開発、ロボットソフトウェア、ハードウェア、業界の展開に対するサイバー攻撃の実行などの包括的な分析を通じて、この論文はサイバーセキュリティ認知エンジンの新しいアーキテクチャを提案しています。
高度なゲーム理論と機械学習を搭載したこれらのエンジンは、ロボットの自律的な攻撃的なサイバーセキュリティ戦略への道を開き、自己防衛ロボットシステムへの大きな変化を示しています。
この研究は、ロボットサイバーセキュリティを強化する際の攻撃的な措置の重要性を強調するだけでなく、ロボットがサイバーの脅威に復元力があるだけでなく、自律的に自分自身を保護する能力がある将来の進歩の段階を設定します。

要約(オリジナル)

Offensive Robot Cybersecurity introduces a groundbreaking approach by advocating for offensive security methods empowered by means of automation. It emphasizes the necessity of understanding attackers’ tactics and identifying vulnerabilities in advance to develop effective defenses, thereby improving robots’ security posture. This thesis leverages a decade of robotics experience, employing Machine Learning and Game Theory to streamline the vulnerability identification and exploitation process. Intrinsically, the thesis uncovers a profound connection between robotic architecture and cybersecurity, highlighting that the design and creation aspect of robotics deeply intertwines with its protection against attacks. This duality — whereby the architecture that shapes robot behavior and capabilities also necessitates a defense mechanism through offensive and defensive cybersecurity strategies — creates a unique equilibrium. Approaching cybersecurity with a dual perspective of defense and attack, rooted in an understanding of systems architecture, has been pivotal. Through comprehensive analysis, including ethical considerations, the development of security tools, and executing cyber attacks on robot software, hardware, and industry deployments, this thesis proposes a novel architecture for cybersecurity cognitive engines. These engines, powered by advanced game theory and machine learning, pave the way for autonomous offensive cybersecurity strategies for robots, marking a significant shift towards self-defending robotic systems. This research not only underscores the importance of offensive measures in enhancing robot cybersecurity but also sets the stage for future advancements where robots are not just resilient to cyber threats but are equipped to autonomously safeguard themselves.

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