論文の概要: A Large Language Model-Supported Threat Modeling Framework for Transportation Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00831v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 04:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.689313
• Title: A Large Language Model-Supported Threat Modeling Framework for Transportation Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたサイバー物理システムのための脅威モデリングフレームワーク
• Authors: M Sabbir Salek, Mashrur Chowdhury, Muhaimin Bin Munir, Yuchen Cai, Mohammad Imtiaz Hasan, Jean-Michel Tine, Latifur Khan, Mizanur Rahman,
• Abstract要約: TraCR-TMF(Transportation Cybersecurity and Resiliency Threat Modeling Framework)は、大規模言語モデル(LLM)ベースのフレームワークで、専門家の介入を最小限に抑える。 MITRE ATT&CKマトリックスを利用することで、脅威、潜在的な攻撃手法、および対応する対策を特定する。 TraCR-TMFはまた、カスタマイズされたLLMを使用して脆弱性を分析することで、攻撃経路を重要な資産にマップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.872361272221244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern transportation systems rely on cyber-physical systems (CPS), where cyber systems interact seamlessly with physical systems like transportation-related sensors and actuators to enhance safety, mobility, and energy efficiency. However, growing automation and connectivity increase exposure to cyber vulnerabilities. Existing threat modeling frameworks for transportation CPS are often limited in scope, resource-intensive, and dependent on significant cybersecurity expertise. To address these gaps, we present TraCR-TMF (Transportation Cybersecurity and Resiliency Threat Modeling Framework), a large language model (LLM)-based framework that minimizes expert intervention. TraCR-TMF identifies threats, potential attack techniques, and corresponding countermeasures by leveraging the MITRE ATT&CK matrix through three LLM-based approaches: (i) a retrieval-augmented generation (RAG) method requiring no expert input, (ii) an in-context learning approach requiring low expert input, and (iii) a supervised fine-tuning method requiring moderate expert input. TraCR-TMF also maps attack paths to critical assets by analyzing vulnerabilities using a customized LLM. The framework was evaluated in two scenarios. First, it identified relevant attack techniques across transportation CPS applications, with 90% precision as validated by experts. Second, using a fine-tuned LLM, it successfully predicted multiple exploitations including lateral movement, data exfiltration, and ransomware-related encryption that occurred during a major real-world cyberattack incident. These results demonstrate TraCR-TMF's effectiveness in CPS threat modeling, its reduced reliance on cybersecurity expertise, and its adaptability across CPS domains.
• Abstract（参考訳）: 現代の輸送システムはサイバー物理システム(CPS)に依存しており、安全、移動性、エネルギー効率を高めるために、サイバーシステムは輸送関連センサーやアクチュエータなどの物理システムとシームレスに相互作用する。 しかし、自動化と接続性の向上は、サイバー脆弱性への露出を増加させる。 既存のCPSの脅威モデリングフレームワークは、スコープ、リソース集約、重要なサイバーセキュリティの専門知識に依存していることが多い。 これらのギャップに対処するため,我々は,専門家の介入を最小限に抑える大規模言語モデル(LLM)ベースのフレームワークであるTraCR-TMF(Transportation Cybersecurity and Resiliency Threat Modeling Framework)を提案する。 TraCR-TMFは3つのLSMに基づくアプローチにより、MITRE ATT&CK行列を利用して脅威、潜在的攻撃手法、およびそれに対応する対策を識別する。 一 専門家の入力を必要としない検索増強世代(RAG)方法 (二)専門家の少ない入力を必要とする文脈内学習アプローチ、及び 三 適度な専門家の入力を必要とする監督された微調整方法。 TraCR-TMFはまた、カスタマイズされたLLMを使用して脆弱性を分析することで、攻撃経路を重要な資産にマップする。 フレームワークは2つのシナリオで評価された。 まず、専門家が検証した90%の精度で、輸送用CPSアプリケーション全体で関連する攻撃テクニックを特定した。 第二に、微調整のLLMを使用して、横動き、データ流出、ランサムウェア関連の暗号化など、現実世界のサイバー攻撃事件で発生した複数のエクスプロイトを予測した。 これらの結果は、CPS脅威モデリングにおけるTraCR-TMFの有効性、サイバーセキュリティの専門知識への依存の低減、CPSドメイン間の適応性を示す。

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