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J-GLOBAL ID：201902265854221064   整理番号：19A2400363

ハードウェア性能カウンタを用いたリアルタイムマルチスレッドプロセスにおける異常検出【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Detection in Real-Time Multi-Threaded Processes Using Hardware Performance Counters

著者 (3件)： Krishnamurthy Prashanth (Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering, Brooklyn, NY, USA) ,  Karri Ramesh (Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering, Brooklyn, NY, USA) ,  Khorrami Farshad (Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering, Brooklyn, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 15  ページ： 666-680  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバー物理システム(CPS)に組み込まれたプロセッサ上で動作するソフトウェアの実時間監視のための新しい方法論を提案した。この手法は,ハードウェア性能計数器(HPC)の実時間監視を使用し,実時間制御器のプログラマブル論理制御器(PLC)実装において典型的なマルチスレッドおよび割込み駆動プロセスに適用する。この方法はHPCsを用いてターゲットプロセスをプロファイルするためにブラックボックスアプローチを用いる。未知の良好な操作条件の下での時間窓にわたるHPC測定の時系列を用いて,機械学習分類器を訓練した。実行時間において,この訓練された分類器は,ベースラインとしてHPC測定の時系列(すなわち,訓練データから学習されたモデルに確率的に対応する)または異常を分類する。連続時間ウィンドウ上のベースライン対異常ラベルは,組込みプロセッサ上のコード実行の確率的変動性に対してロバスト性を提供し,コード修正を検出する。ベンチマーク産業プロセスをエミュレートするハードウェアインザループ(HITL)テストベッドに埋め込まれたPLCに対するアプローチの有効性を実証した。さらに,この手法のスケーラビリティを説明するために,代表的な埋め込み制御プロセスを実行する第二PLCプラットフォームにこの方法を適用した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  *ハードウェア ,  エミュレーション ,  連続時間系 ,  制御装置 ,  *計数器 ,  機械学習 ,  基準線 ,  ソフトウェア ,  *マルチスレッド ,  演算プロセッサ ,  有効性
準シソーラス用語： テストベッド ,  ハードウェアインザループ ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハードウェア ,  カウンタ ,  異常検出