Mtd2019: MTD2019 MTD Интегральные схемы (ИС)

dblp: MTD@CCS 2019

Stop the war!

Остановите войну!

• solidarity – (ua) – (ru)
• news – (ua) – (ru)
• donate – donate – donate

for scientists:

• ERA4Ukraine
• Assistance in Germany
• Ukrainian Global University
• #ScienceForUkraine

default search action

• combined dblp search
• author search
• venue search
• publication search

Authors:

• no matches

Venues:

• no matches

Publications:

• no matches

ask others

• Google
• Google Scholar
• Semantic Scholar
• Internet Archive Scholar
• CiteSeerX
• ORCID

Refine list

showing all ?? records

• org/Book”>Zhuo Lu:
  Proceedings of the 6th ACM Workshop on Moving Target Defense, MTD@CCS 2019, London, UK, November 11, 2019. ACM 2019, ISBN 978-1-4503-6828-5

Modeling, Analysis and Evaluation

• Michal Piskozub, Riccardo Spolaor, Mauro Conti, Ivan Martinovic:
  On the Resilience of Network-based Moving Target Defense Techniques Against Host Profiling Attacks. 1-12
• Md. Mazharul Islam, Qi Duan, Ehab Al-Shaer:
  Specification-driven Moving Target Defense Synthesis. 13-24
• Yang Bai, Lixing Chen, Linqi Song, Jie Xu:
  Bayesian Stackelberg Game for Risk-aware Edge Computation Offloading. 25-35

Frameworks and Methods

• org/ScholarlyArticle”>Jianhua Sun, Songsong Liu, Kun Sun:
  A Scalable High Fidelity Decoy Framework against Sophisticated Cyber Attacks. 37-46
• Maxime Ayrault, Etienne Borde, Ulrich Kühne:
  Run or Hide? Both! A Method Based on IPv6 Address Switching to Escape While Being Hidden. 47-56
• Yuyang Zhou, Guang Cheng, Shanqing Jiang, Ying Hu, Yuyu Zhao, Zihan Chen:
  A Cost-effective Shuffling Method against DDoS Attacks using Moving Target Defense. 57-66

Strategies and Applications

• Alejandro Gómez-Boix, Davide Frey, Yérom-David Bromberg, Benoit Baudry:
  A Collaborative Strategy for Mitigating Tracking through Browser Fingerprinting. 67-78
• org/ScholarlyArticle”>Pedro Casas, Pavol Mulinka, Juan Martin Vanerio:
  Should I (re)Learn or Should I Go(on)?: Stream Machine Learning for Adaptive Defense against Network Attacks. 79-88

a service of  

manage site settings

Аукцион спортивной стипендии «Знакомьтесь, демоны»

Табло

Представлено:

Аукцион стипендий «Знакомство с демонами» позволит вам встретиться и услышать напрямую от студентов-спортсменов
на кого повлияли ваши щедрые пожертвования.

Расписание мероприятий:                                                                         Цены и преимущества
17:00  — “Встреча с демонами”. Час общения/открытого бара           Индивидуальный билет: 75 долл. США  | Пара: $125                                                                                                                                     – Ужин обслуживает зарезервированный таблица из восьми: 500 долл. США
6:45 вечера.

 — Программа и аукцион в реальном времени – Розыгрыш финальной пятерки                                                                    Места премиум-класса               – Окончание тихого аукциона                                       – Окончание аукциона (оформление заказа)                            Восемь (8) чашек Endless Margarita

Дресс-код: Деловой повседневный/Дресси повседневный

ПРОДАЖА БИЛЕТОВ ЗАКРЫТА. *Обновлено 19.08.21

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОСМОТРЕТЬ НАШ ОНЛАЙН-АУКЦИОН!

Участникам торгов не нужно присутствовать, чтобы выиграть!

Спасибо нашим VIP-спонсорам:
Mama’s Oyster House & Blues Room
Спецификация
Региональный медицинский центр Натчиточес
Дэвид и Дженнифер Торнтон
Агентство TEJ
Эдвард Джонс/Шон Дейли
Кряква медицинская
Mursimco, Inc.

Спонсоры столов:
Кросс Финансовая Группа
НГУ Спортивная медицина
Демон Баскетбол
Фермы Метвина
Мелани и Стив Маккейн
Обменный банк
Ресторан Merci Beaucoup 
Ивонн Грант
Сенатор Луи Бернар
Келли и Таунсенд, ООО
Совхоз Бадди Вуда
Мими Стокер
Грег и Сусу Берк
Доктор Хейли Тайтано
НГУ Теннис
НСУ Легкая атлетика
НГУ Футбол
Женский баскетбол НГУ
Демон Бейсбол
НГУ Софтбол
НГУ Волейбол

Нижний колонтитул

© 2023 Northwestern State University of Louisana / Политика конфиденциальности / Условия предоставления услуг / Видеоплатформа от CBS Sports

CAN-MTD 2019

CAN-MTD 2019

Пример настройки

Пример 1.

Прототип шины CAN

Три узла, подключенных к шине CAN, два законных узла ECU 1 и ECU 2 и один узел противника Adv

• Узел A (ЭБУ 1)
  Модель Raspberry Pi 3 B+
  “Отправитель” кадра 0x184h
• Узел B (ECU 2)
  Модель Raspberry Pi 3 B+
  «Приемник» фрейма 0x184h и ответы с фреймом 0x204h
• Node Adv
  Ноутбук (ЦП Intel i7-8550U, 8 ГБ ОЗУ)
  «Атакующий» подделывает и заполняет шину CAN фреймом законного идентификатора, например 0x184h или 0x204h

Передняя часть 2

Оригинальная настройка шины CAN

Настройка CANeleon

Предыдущий Следующий

Случай 2 Беспилотный автомобиль

Технические характеристики автомобиля:

• Модель автомобиля
  Toyota COMS EV
• Система управления
  Autoware (на основе ROS)
• Датчики
  Velodyne 16-линейный лидар, радар, камера, модуль GPS/IMU
• Алгоритм следования по пути
  Чистое преследование

Сценарий атаки: Злоумышленник пытается атаковать CAN0 с ПК.

---

Видео беспилотных автомобилей

Следование по нормальной траектории

Нормальный пробег состоит из трех частей:

1. Начальный этап до целевой скорости, затем поддерживать текущую скорость пока не вошел в круг.
2. Верхний этап транспортное средство, управляемое и уменьшил скорость, чтобы совершить большой разворот.
3. Возвращающееся состояние комплектация автомобиля завершил разворот, ускорился и, наконец, замедлился на конец.

Остановлен атаками на шину CAN

В этом сценарии атаки было введено сфабрикованное 0x184h кадров со стороны ПК примерно через 4 с после запуска автомобиля, что обмануло целевой ЭБУ, что «ожидаемая» скорость равна 0 м/с.