論文の概要: A robust statistical framework for cyber-vulnerability prioritisation under partial information in threat intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08348v4
- Date: Thu, 13 Jun 2024 23:12:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 20:12:52.994199
- Title: A robust statistical framework for cyber-vulnerability prioritisation under partial information in threat intelligence
- Title（参考訳）: 脅威インテリジェンスにおける部分情報に基づくサイバー脆弱性優先順位付けのための頑健な統計的枠組み
- Authors: Mario Angelelli, Serena Arima, Christian Catalano, Enrico Ciavolino,
- Abstract要約: この研究は、サイバー脆弱性に関する不確実性の下で、定量的および質的な推論のための頑健な統計的枠組みを導入する。
我々は,既存の脆弱性の集合全体の部分的知識の下で,ばらつきのランクに適合する新しい精度尺度を同定する。
本稿では,サイバー脆弱性に関する部分的知識が,運用シナリオにおける脅威インテリジェンスと意思決定に与える影響について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Proactive cyber-risk assessment is gaining momentum due to the wide range of sectors that can benefit from the prevention of cyber-incidents by preserving integrity, confidentiality, and the availability of data. The rising attention to cybersecurity also results from the increasing connectivity of cyber-physical systems, which generates multiple sources of uncertainty about emerging cyber-vulnerabilities. This work introduces a robust statistical framework for quantitative and qualitative reasoning under uncertainty about cyber-vulnerabilities and their prioritisation. Specifically, we take advantage of mid-quantile regression to deal with ordinal risk assessments, and we compare it to current alternatives for cyber-risk ranking and graded responses. For this purpose, we identify a novel accuracy measure suited for rank invariance under partial knowledge of the whole set of existing vulnerabilities. The model is tested on both simulated and real data from selected databases that support the evaluation, exploitation, or response to cyber-vulnerabilities in realistic contexts. Such datasets allow us to compare multiple models and accuracy measures, discussing the implications of partial knowledge about cyber-vulnerabilities on threat intelligence and decision-making in operational scenarios.
- Abstract（参考訳）: サイバーリスク評価は、完全性、機密性、データの可用性を維持することによって、サイバー事故の防止から恩恵を受けることができる幅広い分野によって、勢いを増している。
サイバーセキュリティに対する関心の高まりは、サイバー物理システムの接続性の向上にも起因している。
この研究は、サイバー脆弱性とその優先順位の不確実性の下で、定量的および質的な推論のための頑健な統計的枠組みを導入する。
具体的には, 経常的リスク評価に対処するために, 潜時回帰を利用しており, サイバーリスクランキングとグレードドドレスポンスの代替案と比較する。
この目的のために,既存の脆弱性の集合全体の部分的知識の下で,ランク不変性に適した新しい精度尺度を同定する。
このモデルは、現実的な文脈におけるサイバー脆弱性に対する評価、搾取、応答をサポートする選択されたデータベースのシミュレーションデータと実データの両方でテストされる。
このようなデータセットにより、複数のモデルと精度測定値を比較し、脅威知性と運用シナリオにおける意思決定に対するサイバー脆弱性に関する部分的知識の影響を論じることができます。
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