論文の概要: Modeling Interdependent Cybersecurity Threats Using Bayesian Networks: A Case Study on In-Vehicle Infotainment Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09048v1
• Date: Wed, 14 May 2025 01:04:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.33769
• Title: Modeling Interdependent Cybersecurity Threats Using Bayesian Networks: A Case Study on In-Vehicle Infotainment Systems
• Title（参考訳）: ベイジアンネットワークを用いた相互依存型サイバーセキュリティ脅威のモデル化:車載インフォテインメントシステムの事例研究
• Authors: Sangita Sridar,
• Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティリスクモデリングにおけるベイズネットワーク(BN)の適用について概説する。 In-Vehicle Infotainment (IVI)システムのためのSTRIDEベースの攻撃木をBNに変換するケーススタディを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cybersecurity threats are increasingly marked by interdependence, uncertainty, and evolving complexity challenges that traditional assessment methods such as CVSS, STRIDE, and attack trees fail to adequately capture. This paper reviews the application of Bayesian Networks (BNs) in cybersecurity risk modeling, highlighting their capacity to represent probabilistic dependencies, integrate diverse threat indicators, and support reasoning under uncertainty. A structured case study is presented in which a STRIDE-based attack tree for an automotive In-Vehicle Infotainment (IVI) system is transformed into a Bayesian Network. Logical relationships are encoded using Conditional Probability Tables (CPTs), and threat likelihoods are derived from normalized DREAD scores. The model enables not only probabilistic inference of system compromise likelihood but also supports causal analysis using do-calculus and local sensitivity analysis to identify high-impact vulnerabilities. These analyses provide insight into the most influential nodes within the threat propagation chain, informing targeted mitigation strategies. While demonstrating the potential of BNs for dynamic and context-aware risk assessment, the study also outlines limitations related to scalability, reliance on expert input, static structure assumptions, and limited temporal modeling. The paper concludes by advocating for future enhancements through Dynamic Bayesian Networks, structure learning, and adaptive inference to better support real-time cybersecurity decision-making in complex environments.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの脅威は、CVSS、STRIDE、アタックツリーといった従来のアセスメント手法が適切に捕捉できない、相互依存、不確実性、そして進化する複雑さの課題によってますます顕著になっている。 本稿では,サイバーセキュリティリスクモデリングにおけるベイズネットワーク(BN)の適用を概観し,確率的依存関係を表現する能力を強調し,多様な脅威指標を統合し,不確実性の下での推論を支援する。 In-Vehicle Infotainment (IVI) システムのためのSTRIDEベースの攻撃木をベイズネットワークに変換する構造的ケーススタディを示す。 論理的関係は条件付き確率表(CPT)を用いて符号化され、脅威確率は正規化されたDREADスコアから導かれる。 このモデルは、システムの妥協可能性の確率的推測を可能にするだけでなく、do-calculusを用いた因果解析と局所感度分析をサポートし、高い影響のある脆弱性を識別する。 これらの分析は、脅威伝播チェーン内の最も影響力のあるノードについて洞察を与え、標的緩和戦略を通知する。 動的かつコンテキスト対応のリスクアセスメントのためのBNの可能性を示す一方で、この研究はスケーラビリティ、専門家の入力への依存、静的構造仮定、時間的モデリングの制限についても概説している。 この論文は、ダイナミックベイズネットワーク、構造学習、適応推論を通じて、複雑な環境でのリアルタイムサイバーセキュリティ意思決定を支援するための将来の強化を提唱することで締めくくっている。

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