Enhancements in Embedded Systems Security using Machine Learning
Améliorations de la sécurité des systèmes embarqués avec Apprentissage automatique
Résumé
The list of connected devices (or IoT) is growing longer with time and so is the intense vulnerability to security of the devices against targeted attacks originating from network or physical penetration, popularly known as Cyber Physical Security (CPS) attacks. While security sensors and obfuscation techniques exist to counteract and enhance security, it is possible to fool these classical security countermeasures with sophisticated attack equipment and methodologies as shown in recent literature. Additionally, end node embedded systems design is bound by area and is required to be scalable, thus, making it difficult to adjoin complex sensing mechanism against cyberphysical attacks. The solution may lie in Artificial Intelligence (AI) security core (soft or hard) to monitor data behaviour internally from various components. Additionally the AI core can monitor the overall device behaviour, including attached sensors, to detect any outlier activity and provide a smart sensing approach to attacks. AI in hardware security domain is still not widely acceptable due to the probabilistic behaviour of the advanced deep learning techniques, there have been works showing practical implementations for the same. This work is targeted to establish a proof of concept and build trust of AI in security by detailed analysis of different Machine Learning (ML) techniques and their use cases in hardware security followed by a series of case studies to provide practical framework and guidelines to use AI in various embedded security fronts. Applications can be in PUFpredictability assessment, sensor fusion, Side Channel Attacks (SCA), Hardware Trojan detection, Control flow integrity, Adversarial AI, etc.
La liste des appareils connectés (ou IoT) s’allonge avec le temps, de même que leur vulnérabilité face aux attaques ciblées provenant du réseau ou de l’accès physique, communément appelées attaques Cyber Physique (CPS). Alors que les capteurs visant à détecter les attaques, et les techniques d’obscurcissement existent pour contrecarrer et améliorer la sécurité, il est possible de contourner ces contre-mesures avec des équipements et des méthodologies d’attaque sophistiqués, comme le montre la littérature récente. De plus, la conception des systèmes intégrés est soumise aux contraintes de complexité et évolutivité, ce qui rend difficile l’adjonction d’un mécanisme de détection complexe contre les attaques CPS. Une solution pour améliorer la sécurité est d’utiliser l’Intelligence Artificielle (IA) (au niveau logiciel et matériel) pour surveiller le comportement des données en interne à partir de divers capteurs. L’approche IA permettrait d’analyser le comportement général du système à l’aide des capteurs , afin de détecter toute activité aberrante, et de proposer une réaction appropriée en cas d’attaque. L’intelligence artificielle dans le domaine de la sécurité matérielle n’est pas encore très utilisée en raison du comportement probabiliste. Ce travail vise à établir une preuve de concept visant à montrer l’efficacité de l’IA en matière de sécurité.Une partie de l’étude consiste à comparer et choisir différentes techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning ML) et leurs cas d’utilisation dans la sécurité matérielle. Plusieurs études de cas seront considérées pour analyser finement l’intérêt et de l’ IA sur les systèmes intégrés. Les applications seront notamment l’utilisation des PUF (Physically Unclonable Function), la fusion de capteurs, les attaques par canal caché (SCA), la détection de chevaux de Troie, l’intégrité du flux de contrôle, etc.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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