Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decision-Making Frameworks for Network Resilience -- Managing and Mitigating Systemic (Cyber) Risk

論文の概要: Decision-Making Frameworks for Network Resilience -- Managing and Mitigating Systemic (Cyber) Risk

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13884v3
Date: Fri, 25 Oct 2024 13:00:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:33:06.461082
Title: Decision-Making Frameworks for Network Resilience -- Managing and Mitigating Systemic (Cyber) Risk
Title（参考訳）: ネットワークレジリエンスのための意思決定フレームワーク -システミック(サイバー)リスクの管理と緩和-
Authors: Gregor Svindland, Alexander Voß,
Abstract要約: 本稿では,ネットワークにおけるシステム的リスク管理に適した意思決定フレームワークを提案する。本枠組みは,(1)許容可能なネットワーク構成のセット,(2)リスク軽減を目的とした介入のセット,(3)コスト関数の3つの基本的構成要素に基づいて構成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
License:
Abstract: We introduce a decision-making framework tailored for the management of systemic risk in networks. This framework is constructed upon three fundamental components: (1) a set of acceptable network configurations, (2) a set of interventions aimed at risk mitigation, and (3) a cost function quantifying the expenses associated with these interventions. While our discussion primarily revolves around the management of systemic cyber risks in digital networks, we concurrently draw parallels to risk management of other complex systems where analogous approaches may be adequate.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワークにおけるシステム的リスク管理に適した意思決定フレームワークを提案する。本枠組みは,(1)許容可能なネットワーク構成のセット,(2)リスク軽減を目的とした介入のセット,(3)コスト関数の3つの基本的構成要素に基づいて構成される。我々の議論は、主にデジタルネットワークにおけるシステム的サイバーリスクの管理に関連しているが、類似のアプローチが適切である可能性のある、他の複雑なシステムのリスク管理と並行して、並列を描いている。

関連論文リスト

Quantum-Inspired Analysis of Neural Network Vulnerabilities: The Role of Conjugate Variables in System Attacks [54.565579874913816]
ニューラルネットワークは、敵の攻撃として現れる小さな非ランダムな摂動に固有の脆弱性を示す。この機構と量子物理学の不確実性原理の間に数学的に一致し、予想外の学際性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-16T02:11:27Z)
Modeling Systemic Risk: A Time-Varying Nonparametric Causal Inference Framework [27.025720728622897]
時系列ネットワークにおける因果構造を推定するための非パラメトリック・時間変化指向情報グラフ(TV-DIG)フレームワークを提案する。本枠組みは、金融ネットワーク内の主要資産・産業セクター間の相互接続性とシステム的リスクの進化を特定し、監視するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-27T20:09:57Z)
Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-01T02:07:47Z)
Safe Multi-agent Learning via Trapping Regions [89.24858306636816]
我々は、動的システムの定性理論から知られているトラップ領域の概念を適用し、分散学習のための共同戦略空間に安全セットを作成する。本稿では,既知の学習力学を持つシステムにおいて,候補がトラップ領域を形成することを検証するための二分分割アルゴリズムと,学習力学が未知のシナリオに対するサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-27T14:47:52Z)
Deep Learning for Systemic Risk Measures [3.274367403737527]
本研究の目的は,システム的リスク対策のための新しい方法論の枠組みを検討することである。この新たな枠組みの下で、システム的リスク対策は、集約されたシステムを保護する最小限の現金として解釈できる。ディープラーニングは、金融モデリングやリスク管理においてますます注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T05:01:19Z)
Sample-Based Bounds for Coherent Risk Measures: Applications to Policy Synthesis and Verification [32.9142708692264]
本稿では,リスク認識の検証と政策合成に関するいくつかの問題に対処することを目的とする。まず,確率変数分布のサブセットを評価するサンプルベース手法を提案する。第二に、決定空間の大部分を上回る問題に対する解を決定するロボットベースの手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-21T01:06:10Z)
Risk-Aware Fine-Grained Access Control in Cyber-Physical Contexts [12.138525287184061]
RASAは、教師なし機械学習を活用して、リスクベースの認可決定境界を自動的に推論する、コンテキスト依存のアクセス認可アプローチとメカニズムである。医療利用環境において、サイバーおよび物理的条件が個人の健康情報を保護するためのコンテキスト固有のリスクを生じさせるRASについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-29T03:38:45Z)
Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.622375361505824]
RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。 RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。 RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-09T05:35:27Z)
Evolution of Credit Risk Using a Personalized Pagerank Algorithm for Multilayer Networks [5.33024001730262]
複雑な多層ネットワーク間の信用リスクの進化を研究するための新しいアルゴリズムを提案する。以上の結果から,ネットワークを通じてネットワークを伝播し,進化する上で,デフォルトリスクが困難な現象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:46:57Z)
RIS Enhanced Massive Non-orthogonal Multiple Access Networks: Deployment and Passive Beamforming Design [116.88396201197533]
再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の配置と受動ビームフォーミング設計のための新しいフレームワークを提案する。エネルギー効率を最大化するために、共同配置、位相シフト設計、および電力配分の問題を定式化する。リアルタイムデータセットを活用することで,ユーザの遠隔交通需要を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを提案する。 RISの展開と設計の連立問題を解くために,D3QNに基づく位置取得と位相制御アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-28T14:37:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。