論文の概要: A dataset for cyber threat intelligence modeling of connected autonomous vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14600v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:55:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:49.011248
• Title: A dataset for cyber threat intelligence modeling of connected autonomous vehicles
• Title（参考訳）: 連結自動運転車のサイバー脅威インテリジェンスモデリングのためのデータセット
• Authors: Yinghui Wang, Yilong Ren, Hongmao Qin, Zhiyong Cui, Yanan Zhao, Haiyang Yu,
• Abstract要約: 本稿では,車両のサイバーセキュリティ知識マイニングに着目したサイバー脅威情報コーパスの作成について報告する。 提案したデータセットは、既存のアルゴリズムの性能を評価し、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデリングの研究を進めるための貴重なリソースとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.58243748365034
• License:
• Abstract: Cyber attacks have become a vital threat to connected autonomous vehicles in intelligent transportation systems. Cyber threat intelligence, as the collection of cyber threat information, provides an ideal approach for responding to emerging vehicle cyber threats and enabling proactive security defense. Obtaining valuable information from enormous cybersecurity data using knowledge extraction technologies to achieve cyber threat intelligence modeling is an effective means to ensure automotive cybersecurity. Unfortunately, there is no existing cybersecurity dataset available for cyber threat intelligence modeling research in the automotive field. This paper reports the creation of a cyber threat intelligence corpus focusing on vehicle cybersecurity knowledge mining. This dataset, annotated using a joint labeling strategy, comprises 908 real automotive cybersecurity reports, containing 3678 sentences, 8195 security entities and 4852 semantic relations. We further conduct a comprehensive analysis of cyber threat intelligence mining algorithms based on this corpus. The proposed dataset will serve as a valuable resource for evaluating the performance of existing algorithms and advancing research in cyber threat intelligence modeling within the automotive field.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃は、インテリジェント交通システムにおいて、接続された自動運転車にとって重要な脅威となっている。 サイバー脅威情報(英語版)は、サイバー脅威情報の収集として、新興車両のサイバー脅威に対応し、積極的なセキュリティ防衛を可能にする理想的なアプローチを提供する。 知識抽出技術を用いて巨大なサイバーセキュリティデータから貴重な情報を取得し、サイバー脅威情報モデリングを実現することは、自動車のサイバーセキュリティを確保する効果的な手段である。 残念ながら、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデル研究のための既存のサイバーセキュリティデータセットは存在しない。 本稿では,車両のサイバーセキュリティ知識マイニングに着目したサイバー脅威情報コーパスの作成について報告する。 このデータセットは、共同ラベル戦略を用いて注釈付けされ、実際の自動車サイバーセキュリティレポート908、3678の文、8195のセキュリティエンティティ、4852のセマンティックリレーションを含む。 我々はさらに、このコーパスに基づくサイバー脅威情報マイニングアルゴリズムの包括的な分析を行う。 提案したデータセットは、既存のアルゴリズムの性能を評価し、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデリングの研究を進めるための貴重なリソースとなる。

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