不同类型机器人中存在的漏洞聚类与分析
密码学与安全
2020-08-20 v1 机器人学
摘要
由于使用人工智能、机器人和物联网的自动化新进展，关注可能的漏洞以避免可能发生的网络攻击与劫持（这可能是灾难性的）已变得至关重要。机器人漏洞已导致许多灾难性后果，这些漏洞需要被分析以在造成严重破坏前锁定严重的那些。本文旨在通过分析按漏洞类型分类的问题，突出各类漏洞的区域与严重程度。我们通过仔细分析数据并应用信息检索技术（如词频-逆文档频率）、降维技术（如主成分分析）以及使用 K-means 等机器学习技术的聚类来实现此目的。通过执行该分析，检测了不同领域中机器人问题的严重程度以及基于问题类型的 issue 严重程度。
引用
@article{arxiv.2008.08166,
title = {Clustering and Analysis of Vulnerabilities Present in Different Robot Types},
author = {Chinwe Ekenna and Bharvee Acharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08166},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 7 figures