MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360646
■00520260202105600
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265406842
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315970
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75289
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004.678
■1001  ▼aHutto,  Kevin.
■24510▼aRemote  Sensor  Security  Through  Encoded  Computation  and  Cryptographic  Signatures
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a167  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mooney,  Vincent,  III.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aPhysically  vulnerable  devices  have  additional  security  concerns  due  to  an  attacker's  potential  ability  to  obtain  memory  contents  from  a  device  which  they  would  not  be  able  to  do  with  software-only  attacks.  An  adversary  may  be  able  to  extract  all  data  including  volatile  run-time  memory.  Commonly  utilized  software  protections  such  as  encryption  may  not  secure  data  received  from  Analog-to-Digital  Converters  (ADCs)  placed  into  buffer  memories,  and  storage  of  data  in  an  encrypted  format  may  preclude  the  ability  to  perform  computation  on  the  data.To  address  the  vulnerabilities  of  the  remote  devices,  this  dissertation  presents  three  mechanisms  used  to  improve  security  of  these  physically  vulnerable  remote  devices.The  first  mechanism  protects  analog  sensed  data  through  the  construction  of  a  novel  ADC  architecture  which  creates  data  in  an  encoded  format  uninterpretable  by  an  observer.  Our  approach  can  be  utilized  for  various  base  ADC  architectures,  and  never  stores  unencoded  data  in  any  memory  location  on  the  device.  We  present  architectures  targeting  three  different  types  of  ADCs  and  show  synthesis  results  and  security  analyses  for  all  three.The  second  mechanism  provides  the  capability  for  a  remote  device  to  perform  computations  on  encoded  data  produced  by  our  novel  ADC  architecture  via  the  development  of  a  privacy  homomorphism.  Detailed  examples  of  how  the  privacy  homomorphism  functions  are  provided  as  well  as  real-world  examples  of  computations  performed  on  imagery.  Synthesis  and  simulation  results  show  the  possibility  of  performing  computations  such  as  edge  detection  on  encoded  data  in  real-time  on  remote  devices.The  third  and  last  mechanism  utilizes  a  Physical  Unclonable  Function  (PUF)  to  enforce  a  two-factor  authentication  scheme,  securing  the  software  and  firmware  update  mechanisms  for  the  device.  We  utilize  public-private  keys  split  between  multiple  organizations  as  well  as  a  PUF  integrated  with  the  deployed  device  to  ensure  a  high  level  of  trust  between  the  remote  device  and  a  connected  server.The  three  contributions  when  utilized  together  provide  a  robust  framework  enhancing  the  security  of  physically-vulnerable  remote  sensor  devices.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aRemote  computing
■650  4▼aRemote  sensing
■650  4▼aPrivacy
■650  4▼aAuthentication  protocols
■650  4▼aComputer  science
■690    ▼a0799
■690    ▼a0984
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360646▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books