論文の概要: A set of semantic data flow diagrams and its security analysis based on
ontologies and knowledge graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11198v1
- Date: Mon, 20 Mar 2023 15:26:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 14:50:06.572801
- Title: A set of semantic data flow diagrams and its security analysis based on
ontologies and knowledge graphs
- Title（参考訳）: 意味的データフロー図の組とそのオントロジーと知識グラフに基づくセキュリティ分析
- Authors: Andrei Brazhuk
- Abstract要約: 本研究では、実際のクラウドベースのアプリケーションを表すマシン可読データフロー図の作成と、そのようなアプリケーションのセキュリティ面を自動解析するための利用領域固有の知識の2つの課題について検討する。
180のセマンティックダイアグラム(オントロジーとナレッジグラフ)のセットは、クラウド構成(Docker Compose)に基づいて作成されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For a long time threat modeling was treated as a manual, complicated process.
However modern agile development methodologies and cloud computing technologies
require adding automatic threat modeling approaches. This work considers two
challenges: creating a set of machine-readable data flow diagrams that
represent real cloud based applications; and usage domain specific knowledge
for automatic analysis of the security aspects of such applications. The set of
180 semantic diagrams (ontologies and knowledge graphs) is created based on
cloud configurations (Docker Compose); the set includes a manual taxonomy that
allows to define the design and functional aspects of the web based and data
processing applications; the set can be used for various research in the threat
modeling field. This work also evaluates how ontologies and knowledge graphs
can be used to automatically recognize patterns (mapped to security threats) in
diagrams. A pattern represents features of a diagram in form of a request to a
knowledge base, what enables its recognition in a semantic representation of a
diagram. In an experiment four groups of the patterns are created (web
applications, data processing, network, and docker specific), and the diagrams
are examined by the patterns. Automatic results, received for the web
applications and data processing patterns, are compared with the manual
taxonomy in order to study challenges of automatic threat modeling.
- Abstract（参考訳）: 長い間、脅威モデリングは手作業で複雑なプロセスとして扱われてきた。
しかし、現代のアジャイル開発方法論とクラウドコンピューティング技術は、自動脅威モデリングアプローチを追加する必要がある。
実際のクラウドベースのアプリケーションを表す機械可読データフロー図を作成することと、そのようなアプリケーションのセキュリティ面を自動的に分析するためのドメイン固有の知識を使うことである。
180のセマンティック図(オントロジーとナレッジグラフ)のセットは、クラウド構成(docker compose)に基づいて作成されます。セットには、webベースのアプリケーションとデータ処理アプリケーションの設計と機能的な側面を定義するための手動分類が含まれています。
この研究は、オントロジーとナレッジグラフを使用して、ダイアグラム内のパターン(セキュリティ脅威にマップされた)を自動的に認識する方法を評価する。
パターンは、ダイアグラムの特徴を知識ベースへの要求の形で表現し、ダイアグラムの意味表現においてその認識を可能にする。
実験では、パターンの4つのグループ(Webアプリケーション、データ処理、ネットワーク、ドッカー特定)が作成され、図はパターンによって調べられる。
Webアプリケーションやデータ処理パターンに対して受信された自動結果は,自動脅威モデリングの課題を研究するために,手作業による分類と比較される。
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