論文の概要: Cyber Physical Awareness via Intent-Driven Threat Assessment: Enhanced Space Networks with Intershell Links

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16314v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 11:51:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.3738
• Title: Cyber Physical Awareness via Intent-Driven Threat Assessment: Enhanced Space Networks with Intershell Links
• Title（参考訳）: インテント駆動型脅威評価によるサイバー物理意識:インターシェルリンクによる宇宙ネットワークの強化
• Authors: Selen Gecgel Cetin, Tolga Ovatman, Gunes Karabulut Kurt,
• Abstract要約: 本稿では,宇宙ネットワークにおけるサイバー物理認識(CPA)の総合的枠組みを提案する。 本稿では,受信信号の特性を抽出し,潜在的な脅威の直感的な理解を容易にするアルゴリズムを提案する。 各種のセキュリティおよび信頼性要件に適合する適応可能な脅威評価を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.596949537311418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This letter addresses essential aspects of threat assessment by proposing intent-driven threat models that incorporate both capabilities and intents. We propose a holistic framework for cyber physical awareness (CPA) in space networks, pointing out that analyzing reliability and security separately can lead to overfitting on system-specific criteria. We structure our proposed framework in three main steps. First, we suggest an algorithm that extracts characteristic properties of the received signal to facilitate an intuitive understanding of potential threats. Second, we develop a multitask learning architecture where one task evaluates reliability-related capabilities while the other deciphers the underlying intentions of the signal. Finally, we propose an adaptable threat assessment that aligns with varying security and reliability requirements. The proposed framework enhances the robustness of threat detection and assessment, outperforming conventional sequential methods, and enables space networks with emerging intershell links to effectively address complex threat scenarios.
• Abstract（参考訳）: この書簡は、能力と意図の両方を組み込んだ意図駆動型脅威モデルを提案することによって、脅威評価の不可欠な側面について論じる。 本稿では、宇宙ネットワークにおけるサイバー物理認識(CPA)の総合的枠組みを提案し、信頼性とセキュリティを別々に分析することで、システム固有の基準に過度に適合する可能性があることを指摘した。 提案するフレームワークを3つの主要なステップで構築する。 まず、受信した信号の特性を抽出し、潜在的な脅威の直感的な理解を容易にするアルゴリズムを提案する。 第2に、あるタスクが信頼性関連能力を評価し、他方が信号の基本的な意図を解読するマルチタスク学習アーキテクチャを開発する。 最後に,様々なセキュリティ要件と信頼性要件に適合する適応可能な脅威評価を提案する。 提案フレームワークは,脅威検出とアセスメントの堅牢性を向上し,従来のシーケンシャルな手法よりも優れ,複雑な脅威シナリオに効果的に対処するためのインターシェルリンクが出現する空間ネットワークを実現する。

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