論文の概要: A Large Language Model-Supported Threat Modeling Framework for Transportation Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00831v2
- Date: Mon, 28 Jul 2025 14:17:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 14:15:46.644221
- 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は、輸送用CPSの脅威、潜在的な攻撃技術、および関連する対策を特定する。
TraCR-TMFは、輸送用CPSエンティティ間の脆弱性に基づいた重要な資産に対するLLMベースの攻撃パス識別を提供する。
CVSS(Common Vulnerability Scoring System)スコアが組み込まれている。
- 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: Existing threat modeling frameworks related to transportation cyber-physical systems (CPS) are often narrow in scope, labor-intensive, and require substantial cybersecurity expertise. To this end, we introduce the Transportation Cybersecurity and Resiliency Threat Modeling Framework (TraCR-TMF), a large language model (LLM)-based threat modeling framework for transportation CPS that requires limited cybersecurity expert intervention. TraCR-TMF identifies threats, potential attack techniques, and relevant countermeasures for transportation CPS. Three LLM-based approaches support these identifications: (i) a retrieval-augmented generation approach requiring no cybersecurity expert intervention, (ii) an in-context learning approach with low expert intervention, and (iii) a supervised fine-tuning approach with moderate expert intervention. TraCR-TMF offers LLM-based attack path identification for critical assets based on vulnerabilities across transportation CPS entities. Additionally, it incorporates the Common Vulnerability Scoring System (CVSS) scores of known exploited vulnerabilities to prioritize threat mitigations. The framework was evaluated through two cases. First, the framework identified relevant attack techniques for various transportation CPS applications, 73% of which were validated by cybersecurity experts as correct. Second, the framework was used to identify attack paths for a target asset in a real-world cyberattack incident. TraCR-TMF successfully predicted exploitations, like lateral movement of adversaries, data exfiltration, and data encryption for ransomware, as reported in the incident. These findings show the efficacy of TraCR-TMF in transportation CPS threat modeling, while reducing the need for extensive involvement of cybersecurity experts. To facilitate real-world adoptions, all our codes are shared via an open-source repository.
- Abstract（参考訳）: 既存のサイバー物理システム(CPS)に関連する脅威モデリングフレームワークは、スコープが狭く、労働集約的で、かなりのサイバーセキュリティの専門知識を必要とすることが多い。
この目的のために,大規模言語モデル(LLM)に基づくサイバーセキュリティ専門家の介入を限定したCPSの脅威モデリングフレームワークであるTransport Cybersecurity and Resiliency Threat Modeling Framework (TraCR-TMF)を紹介する。
TraCR-TMFは、輸送用CPSの脅威、潜在的な攻撃技術、および関連する対策を特定する。
LLMベースの3つのアプローチは、これらの識別をサポートする。
(i)サイバーセキュリティ専門家の介入を必要としない検索強化世代アプローチ
(二)専門家の介入が少ない文脈内学習アプローチ、及び
(三)適度な専門的介入を伴う指導的微調整アプローチ。
TraCR-TMFは、輸送用CPSエンティティ間の脆弱性に基づいた重要な資産に対するLLMベースの攻撃パス識別を提供する。
さらに、CVSS(Common Vulnerability Scoring System)スコアを悪用された既知の脆弱性のスコアに組み込んで、脅威軽減を優先する。
この枠組みは2例で評価された。
まず、このフレームワークは様々な輸送用CPSアプリケーションに対する関連する攻撃テクニックを特定し、そのうち73%はサイバーセキュリティの専門家によって正当に検証された。
第二に、現実世界のサイバー攻撃事件における標的資産の攻撃経路を特定するためにこのフレームワークが使われた。
TraCR-TMFは、インシデントで報告されたように、敵の側方移動、データ流出、ランサムウェアのデータ暗号化などのエクスプロイトをうまく予測した。
以上の結果から,TraCR-TMFによるCPS脅威モデリングの有効性が示唆された。
実世界の採用を容易にするため、私たちのコードはオープンソースリポジトリを通じて共有されています。
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