大海捞针：检测增材制造 G 代码文件中的细微恶意篡改
密码学与安全
2021-11-29 v1
摘要
数字制造（DM）在安全关键领域的日益普及，使得制造过程的网络安全问题受到更多关注，因为恶意第三方可能试图在数字设计中引入缺陷。通常，DM 过程涉及创建数字对象（如 CAD 文件），然后使用切片程序将模型转换为适合目标打印机的打印指令（例如 g 代码）。由于 g 代码是一种中间机器格式，恶意篡改可能难以检测，尤其是在制造商无法获得原始（黄金）模型的情况下。在这项工作中，我们旨在通过一个红队/蓝队案例研究来量化这一假设，其中红队试图引入会影响 3D 打印部件性能（强度）的细微缺陷，而蓝队则试图在缺少原始模型的情况下检测这些修改。该案例研究包含两组模型，第一组有 180 个设计（其中 2 个使用 2 种方法被破坏），第二组有 4320 个设计（其中 60 个使用 6 种方法被破坏）。通过使用统计建模和机器学习（ML），蓝队能够检测出第一组数据中的所有破坏，以及第二组数据中的 50 个破坏。
引用
@article{arxiv.2111.12746,
title = {Needle in a Haystack: Detecting Subtle Malicious Edits to Additive Manufacturing G-code Files},
author = {Caleb Beckwith and Harsh Sankar Naicker and Svara Mehta and Viba R. Udupa and Nghia Tri Nim and Varun Gadre and Hammond Pearce and Gary Mac and Nikhil Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12746},
year = {2021}
}
备注
To appear in IEEE Embedded Systems Letters