論文の概要: An automated method for the ontological representation of security
directives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01211v1
- Date: Fri, 30 Jun 2023 09:04:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 13:41:54.567521
- Title: An automated method for the ontological representation of security
directives
- Title(参考訳): セキュリティ指令のオントロジ表現のための自動化手法
- Authors: Giampaolo Bella, Gianpietro Castiglione, Daniele Francesco Santamaria
- Abstract要約: この論文は、この問題を最近の欧州安全保障指令の文脈で説明している。
それらの言語の複雑さは、関連する情報、すなわち各節からの音声の一部の抽出によって妨げられる。
この方法は実践的な問題、すなわち、欧州レベルでのサイバーセキュリティ規範のピークであるNIS2指令を表すオントロジーを導出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large documents written in juridical language are difficult to interpret,
with long sentences leading to intricate and intertwined relations between the
nouns. The present paper frames this problem in the context of recent European
security directives. The complexity of their language is here thwarted by
automating the extraction of the relevant information, namely of the parts of
speech from each clause, through a specific tailoring of Natural Language
Processing (NLP) techniques. These contribute, in combination with ontology
development principles, to the design of our automated method for the
representation of security directives as ontologies. The method is showcased on
a practical problem, namely to derive an ontology representing the NIS 2
directive, which is the peak of cybersecurity prescripts at the European level.
Although the NLP techniques adopted showed some limitations and had to be
complemented by manual analysis, the overall results provide valid support for
directive compliance in general and for ontology development in particular.
- Abstract(参考訳): 法的な言語で書かれた大きな文書は解釈が難しく、長い文は名詞間の複雑で絡み合った関係に繋がる。
本稿では,最近の欧州安全保障指令の文脈でこの問題を考察する。
それらの言語の複雑さは、自然言語処理(nlp)技法の特定の調整を通して、各節から関連する情報、すなわち音声の部分の抽出を自動化することによって防がれている。
これらはオントロジー開発原則と組み合わせて,セキュリティディレクティブをオントロジーとして表現するための自動手法の設計に寄与する。
この方法は、ヨーロッパレベルでのサイバーセキュリティ規定のピークであるnis2指令を表すオントロジーを導出する、という実用的な問題で示される。
NLP技術はいくつかの限界を示し、手動解析で補完する必要があったが、全体的な結果は一般には指令順守、特にオントロジー開発に有効である。
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