論文の概要: Towards Principled Risk Scores for Space Cyber Risk Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02635v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 23:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-18 07:57:54.843056
• Title: Towards Principled Risk Scores for Space Cyber Risk Management
• Title（参考訳）: 宇宙サイバーリスクマネジメントのための原則的リスクスコアを目指して
• Authors: Ekzhin Ear, Brandon Bailey, Shouhuai Xu,
• Abstract要約: エアロスペース・コーポレーションは、スペースアタック・リサーチと戦術分析の枠組みの中で、Notional Risk Scores (NRS) を提案した。 NRSは実践者による採用を意図しているが、現実のシナリオでは分析されておらず、その有効性に疑問を呈している。 本稿では,衛星に対する現実のサイバー攻撃シナリオを通じてNRSを分析し,NRSの強み,弱点,適用性を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.715413347864052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Space is an emerging domain critical to humankind. Correspondingly, space cybersecurity is an emerging field with much research to be done. To help space cybersecurity practitioners better manage cyber risks, The Aerospace Corporation proposed Notional Risk Scores (NRS) within their Space Attack Research and Tactic Analysis (SPARTA) framework, which can be applied to quantify the cyber risks associated with space infrastructures and systems. While intended for adoption by practitioners, NRS has not been analyzed with real-world scenarios, putting its effectiveness into question. In this paper we analyze NRS via a real-world cyber attack scenario against a satellite, and characterize the strengths, weaknesses, and applicability of NRS. The characterization prompts us to propose a set of desired properties to guide the design of future NRS. As a first step along this direction, we further propose a formalism to serve as a baseline for designing future NRS with those desired properties.
• Abstract（参考訳）: 宇宙は人類にとって重要な領域です。 宇宙のサイバーセキュリティは新たな分野であり、多くの研究がなされている。 宇宙のサイバーセキュリティ実践者がサイバーリスクをよりよく管理するために、The Aerospace CorporationはSpace Attack Research and Tactic Analysis (SPARTA)フレームワーク内にNotional Risk Scores (NRS)を提案した。 NRSは実践者による採用を意図しているが、現実のシナリオでは分析されておらず、その有効性に疑問を呈している。 本稿では,衛星に対する現実のサイバー攻撃シナリオを通じてNRSを分析し,NRSの強み,弱点,適用性を特徴付ける。 キャラクタリゼーションは、将来のNRSの設計を導くために、望ましい特性のセットを提案することを促す。 この方向への第一歩として、我々はさらに、将来のNRSを設計するためのベースラインとして機能するフォーマリズムを提案している。

関連論文リスト

• Exploring the Role of Large Language Models in Cybersecurity: A Systematic Survey [25.73174314007904]
  従来のサイバーセキュリティアプローチは、現代のサイバー攻撃の急速に進化する性質に適応するために苦労している。 LLM(Large Language Model)の出現は、ますます深刻なサイバー脅威に対処する革新的なソリューションを提供する。 サイバー攻撃に対してLLMを効果的に活用する方法を模索することは、現在の研究分野においてホットな話題となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T06:28:08Z)
• Safety and Security Risk Mitigation in Satellite Missions via Attack-Fault-Defense Trees [2.252059459291148]
  本研究は,アルゼンチンの航空宇宙専門のミッションクリティカルシステム企業であるAscentio Technologiesの事例研究である。 主な焦点は、現在同社が開発している衛星プロジェクトのためのGround Segmentだ。 本稿では,アタックツリー,フォールトツリー,防御機構を統一モデルに統合したアタック・フォールト・ディフェンス・ツリー・フレームワークの適用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T17:24:43Z)
• OCCULT: Evaluating Large Language Models for Offensive Cyber Operation Capabilities [0.0]
  我々は、実世界の攻撃的サイバー操作の実現とスケーリングに向けたAIの進歩を評価するための新しいアプローチを実証する。 我々は、サイバーセキュリティの専門家が厳格かつ反復可能な測定に貢献できる軽量な運用評価フレームワークであるOCCULTについて詳述する。 私たちは、現実的なサイバー脅威をスケールするためにAIが使用されるリスクが、最近著しく進歩していることに気付きました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T19:33:14Z)
• Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.557503571760215]
  より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。 リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:23:43Z)
• EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• A Synergistic Approach In Network Intrusion Detection By Neurosymbolic AI [6.315966022962632]
  本稿では,ニューロシンボリック人工知能(NSAI)をネットワーク侵入検知システム(NIDS)に組み込む可能性について検討する。 NSAIは、ディープラーニングのデータ駆動の強みと、象徴的なAIの論理的推論を組み合わせて、サイバーセキュリティにおける動的な課題に取り組む。 NIDSにNSAIを組み込むことは、複雑なネットワーク脅威の検出と解釈の両方において、潜在的な進歩を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T02:24:01Z)
• Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
  大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。 彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。 本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
• Evaluating the Security of Satellite Systems [24.312198733476063]
  本稿では,衛星を対象とする敵戦術,技術,手順を包括的に分類する。 地上、空間、コミュニケーション、およびユーザセグメントを含む宇宙のエコシステムを調べ、そのアーキテクチャ、機能、脆弱性を強調します。 そこで本稿では,MITRE ATT&CKフレームワークの新たな拡張として,敵のライフサイクル全体にわたる衛星攻撃手法を,偵察から影響まで分類する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T09:38:28Z)
• Critical Infrastructure Security Goes to Space: Leveraging Lessons Learned on the Ground [2.1180074160333815]
  宇宙システムは、様々な領域に対して重要な通信、ナビゲーション、イメージング、センシングを可能にする。 宇宙環境は、サイバーセキュリティのリスク管理に固有の制約をもたらすが、他の重要なインフラストラクチャ領域におけるリスクと効果的な防御に関する教訓は、宇宙システムの効果的な防御を設計するのに役立ちます。 本稿では、ICSと宇宙システムの共通点の概要、宇宙システムに適用可能なICSのサイバーセキュリティに関する教訓、ますます重要な宇宙システムを確保するための今後の研究・開発への提言について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T19:53:40Z)
• On the Security Risks of Knowledge Graph Reasoning [71.64027889145261]
  我々は、敵の目標、知識、攻撃ベクトルに応じて、KGRに対するセキュリティ脅威を体系化する。 我々は、このような脅威をインスタンス化する新しいタイプの攻撃であるROARを提示する。 ROARに対する潜在的な対策として,潜在的に有毒な知識のフィルタリングや,対向的な拡張クエリによるトレーニングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T18:47:42Z)
• Backward Reachability Analysis of Neural Feedback Loops: Techniques for Linear and Nonlinear Systems [59.57462129637796]
  本稿では,ニューラルネットワークを用いた閉ループシステムの安全性検証のための後方到達性アプローチを提案する。 フィードバックループにおけるNNの存在は、その活性化関数の非線形性や、NNモデルは一般に可逆的ではないため、ユニークな問題セットを示す。 フィードフォワードNNで表される制御ポリシを持つ線形系と非線形系のBP過近似を計算するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T13:17:28Z)
• Trustworthy Graph Neural Networks: Aspects, Methods and Trends [115.84291569988748]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,さまざまな実世界のシナリオに対して,有能なグラフ学習手法として登場した。 パフォーマンス指向のGNNは、敵の攻撃に対する脆弱性のような潜在的な副作用を示す。 こうした意図しない害を避けるためには、信頼度に特徴付けられる有能なGNNを構築する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T02:21:09Z)
• Targeted Data Poisoning Attack on News Recommendation System [10.1794489884216]
  ニュースレコメンデーションシステム(NRS)は多くのオンラインニュースサービスの基本技術となっている。 対象ニュースのランクを操作できる閲覧ニュースの内容に摂動を与えるため,NRSに毒を盛る新しい手法を提案する。 探索空間を縮小する2段階階層モデルを含む強化学習フレームワークであるTDP-CPを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T16:01:11Z)
• Physical Side-Channel Attacks on Embedded Neural Networks: A Survey [0.32634122554913997]
  ニューラルネットワーク(NN)は、あらゆる種類の現実世界のアプリケーションを変換することによって、IoTシステムにおいてユビキタスになることが期待されている。 組み込みNN実装は、Side-Channel Analysis (SCA)攻撃に対して脆弱である。 本稿では,マイクロコントローラおよびFPGA上での組込みNNの実装に対して,最先端の物理的SCA攻撃について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T17:18:52Z)
• Measurement-driven Security Analysis of Imperceptible Impersonation Attacks [54.727945432381716]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた顔認識システムの実用性について検討する。 皮膚の色,性別,年齢などの要因が,特定の標的に対する攻撃を行う能力に影響を及ぼすことを示す。 また,攻撃者の顔のさまざまなポーズや視点に対して堅牢なユニバーサルアタックを構築する可能性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T19:27:27Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。