This research paper introduces a novel distributed control strategy for autonomous vehicle platooning that is resilient to false data injection attacks, ensuring both safety and performance in the presence of compromised communication channels.
본 논문에서는 XAI 모니터를 우회하여 이미지 분류 시스템을 공격하는, 설명 가능하고 효율적인 어텐션 마스크 기반 PGD 적대적 공격 프레임워크를 제안합니다.
本文提出了一種名為 MISGUIDE 的新型攻擊分析方法,該方法能夠從複雜的智慧電網負載頻率控制動態和異常檢測模型中提取出可驗證的多時隙虛假數據注入攻擊向量,從而評估智慧電網系統在面對潛在網路攻擊時的安全性。
본 논문에서는 복잡한 스마트 그리드 시스템에서 탐지하기 어려운 FDI 공격 벡터를 식별하고 검증하는 새로운 보안 인식 공격 분석 프레임워크인 MISGUIDE를 제안합니다.
本稿では、スマートグリッドの負荷周波数制御システムにおける、機械学習ベースの異常検出モデルを回避できるステルス性の高い虚偽データ注入攻撃の存在と、その攻撃ベクトルを特定するための新たな分析フレームワーク「MISGUIDE」を提案しています。
MISGUIDE is a novel security framework that identifies optimal and stealthy attack vectors targeting smart grid load frequency control systems, considering the limitations of existing rule-based and machine learning-based anomaly detection models.
Differential Privacy is a robust privacy framework that ensures the output of a data analysis reveals minimal information about any individual in the dataset, beyond what could be inferred without their data.
EarCapAuth는 이어폰 이어팁에 내장된 커패시터 센서를 사용하여 귀 모양을 감지하여 사용자를 인증하고 식별하는 새로운 생체 인식 기술입니다.
EarCapAuthは、イヤホンに埋め込まれた静電容量式センサーを用いて耳の形を測定することで、装着者を認証・識別する、新しいイヤラブル生体認証技術である。
EarCapAuth, a novel earable biometric authentication method using capacitive sensing eartips, demonstrates high accuracy in user authentication and identification, even under motion, offering a promising solution for securing earable devices.