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。
関連論文リスト
- Towards Secure MLOps: Surveying Attacks, Mitigation Strategies, and Research Challenges [4.6592774515395465]
我々は,MLOpsエコシステムのさまざまなフェーズにわたる攻撃を評価するために,MITRE ATLAS(Adrial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems)フレームワークの体系的応用を提案する。
次に、MLOpsエコシステムの対応するフェーズに明示的にマッピングされた攻撃手法の構造的分類を示す。
これに続いて、これらの攻撃カテゴリに沿った緩和戦略の分類が行われ、MLOpsエコシステムのセキュリティを強化するための実行可能なアーリーステージディフェンスが提供される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T17:45:31Z) - A Proposal for Evaluating the Operational Risk for ChatBots based on Large Language Models [39.58317527488534]
3つの主要なステークホルダーに対する潜在的な脅威を同時に評価する新しいリスク評価指標を提案する。
メトリクスを検証するために、脆弱性テスト用のオープンソースのフレームワークであるGarakを活用しています。
その結果、セキュアで信頼性の高いAI駆動会話システムの運用における多次元リスクアセスメントの重要性が浮き彫りになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-07T20:26:45Z) - Enhancing Network Security Management in Water Systems using FM-based Attack Attribution [43.48086726793515]
本稿では,水系センサとアクチュエータの相互作用を生かし,サイバー攻撃に対する詳細な説明と属性を提供する,FM(Model-Agnostic Factorization Machines)に基づく新しい手法を提案する。
複雑なセンサーとアクチュエータの相互作用を含む多機能サイバー攻撃シナリオにおいて、FMベースの攻撃属性法は攻撃根原因を効果的にランク付けし、SHAPやLEMNAよりも平均20%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T06:52:00Z) - Cyber Defense Reinvented: Large Language Models as Threat Intelligence Copilots [36.809323735351825]
CYLENSは、大規模言語モデル(LLM)を利用したサイバー脅威情報通信システムである。
CYLENSは、脅威管理ライフサイクル全体を通じてセキュリティ専門家を支援するように設計されている。
脅威帰属、文脈化、検出、相関、優先順位付け、修復をサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T07:16:09Z) - Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids [2.0766068042442174]
電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を導入する。
このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。
また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T07:07:17Z) - Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。
近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。
この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z) - Security Modelling for Cyber-Physical Systems: A Systematic Literature Review [7.3347982474177185]
サイバー物理システム(サイバー物理システム、CPS)は、デジタル技術とエンジニアリング分野の交差点にある。
CPSに対する主要なサイバーセキュリティ攻撃は、これらのシステムの脆弱性に注意を向けている。
この文献は、CPSセキュリティモデリングの最先端の研究を精査し、脅威と攻撃モデリングの両方を包含している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T07:41:36Z) - A Framework for Evaluating the Cybersecurity Risk of Real World, Machine
Learning Production Systems [41.470634460215564]
我々はML生産システムにサイバー攻撃を組み込むMulVAL攻撃グラフ生成および分析フレームワークの拡張を開発する。
提案された拡張を使用することで、セキュリティ実践者はMLコンポーネントを含む環境にアタックグラフ分析手法を適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T05:58:11Z) - Reinforcement Learning for Feedback-Enabled Cyber Resilience [24.92055101652206]
サイバーレジリエンスは、不適切な保護とレジリエンスメカニズムを補完する新しいセキュリティパラダイムを提供する。
CRM(Cyber-Resilient Mechanism)は、既知の、あるいはゼロデイの脅威や、リアルタイムでの不確実性に適応するメカニズムである。
サイバーレジリエンスに関するRLに関する文献をレビューし、3つの主要な脆弱性に対するサイバーレジリエンスの防御について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T01:08:45Z) - Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous
Cyber Defense [7.321728608775741]
強化学習(RL)の防御政策の最適化と検証を目的とした新しいハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを紹介します。
我々は、安全かつ効果的な行動に向けてRL決定を操るために、制約検証(SMT(Satisfiability modulo theory))を用いる。
シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は,エージェントが最適方針を迅速に学習し,99%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T01:08:30Z)
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。