論文の概要: Towards Principled Analysis and Mitigation of Space Cyber Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16991v1
• Date: Sat, 23 Aug 2025 11:14:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.288116
• Title: Towards Principled Analysis and Mitigation of Space Cyber Risks
• Title（参考訳）: 宇宙サイバーリスクの分析と緩和に向けて
• Authors: Ekzhin Ear,
• Abstract要約: 宇宙インフラは現代の社会の基盤となっているが、それらのリスクはほとんど理解されていない。 本研究では、宇宙インフラや宇宙サイバー攻撃に対する現実のサイバー攻撃を特徴付ける革新的な枠組みを紹介する。 テストベッドによる検証により,宇宙のサイバーリスクを分析し,軽減することによるフレームワークの有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7106986689736826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Space infrastructures have become an underpinning of modern society, but their associated cyber risks are little understood. This Dissertation advances the state-of-the-art via four contributions. (i) It introduces an innovative framework for characterizing real-world cyber attacks against space infrastructures, or space cyber attacks, including a novel methodology for coping with missing data and three novel metrics. A case study demonstrates the usefulness of the framework on 108 real-world space cyber attacks. (ii) This Dissertation characterizes the state-of-the-practice in space cyber risk analysis and mitigation, namely the Notional Risk Scores (NRS) within the Space Attack Research and Tactic Analysis (SPARTA) framework. (iii) We propose a set of desired properties that should be satisfied by any competent space cyber risk analysis and mitigation tool and applies them to assess two industrial space cyber risk analysis and mitigation tools. (iv) The study introduces a novel framework to analyze and mitigate space cyber risks by explicitly modeling space cyber attack cascading effects and presenting algorithms for mission risk analysis and mission hardening. We demonstrate the usefulness of the framework by applying it to analyze and mitigate space cyber risks, with testbed-based validation.
• Abstract（参考訳）: 宇宙インフラは現代の社会の基盤となっているが、それらの関連するサイバーリスクはほとんど理解されていない。 この論文は4つのコントリビューションを通じて最先端のものを推進している。 一 宇宙インフラに対する現実世界のサイバー攻撃、宇宙サイバー攻撃を特徴付ける革新的な枠組みを導入すること。 ケーススタディでは、現実世界の108の宇宙サイバー攻撃におけるフレームワークの有用性を実証している。 (II)この論文は、宇宙攻撃研究・戦術分析(SPARTA)フレームワークにおける宇宙サイバーリスク分析と緩和の実践的状況、すなわち、NRS(Notional Risk Scores)を特徴付けるものである。 3) 有能な宇宙サイバーリスク分析・緩和ツールに満足すべき所望の特性のセットを提案し, 2つの産業用宇宙サイバーリスク分析・緩和ツールの評価に応用する。 研究は、宇宙サイバー攻撃のカスケーディング効果を明示的にモデル化し、ミッションリスク分析とミッション硬化のためのアルゴリズムを提示することにより、宇宙サイバーリスクを分析し、軽減する新しい枠組みを導入する。 テストベッドによる検証により,宇宙のサイバーリスクを分析し,軽減するためのフレームワークの有用性を実証する。

関連論文リスト

• SoK: Securing the Final Frontier for Cybersecurity in Space-Based Infrastructure [0.0]
  本研究では、地上、宇宙、衛星、衛星等を含む宇宙のサイバー攻撃ベクトルの範囲を分析した。 また、宇宙インフラに関連する緩和策の有効性を評価する。 本論文は,最先端技術ソリューションの開発とテストにおける潜在的研究課題を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T22:51:31Z)
• Exploring the Role of Large Language Models in Cybersecurity: A Systematic Survey [25.73174314007904]
  従来のサイバーセキュリティアプローチは、現代のサイバー攻撃の急速に進化する性質に適応するために苦労している。 LLM(Large Language Model)の出現は、ますます深刻なサイバー脅威に対処する革新的なソリューションを提供する。 サイバー攻撃に対してLLMを効果的に活用する方法を模索することは、現在の研究分野においてホットな話題となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T06:28:08Z)
• A Survey of Model Extraction Attacks and Defenses in Distributed Computing Environments [55.60375624503877]
  モデル抽出攻撃(MEA)は、敵がモデルを盗み、知的財産と訓練データを公開することによって、現代の機械学習システムを脅かす。 この調査は、クラウド、エッジ、フェデレーションのユニークな特性がどのように攻撃ベクトルや防御要件を形作るのかを、緊急に理解する必要に起因している。 本研究は, 自動運転車, 医療, 金融サービスといった重要な分野において, 環境要因がセキュリティ戦略にどう影響するかを実証し, 攻撃手法と防衛機構の進化を系統的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-22T03:46:50Z)
• Cyber Risk Taxonomies: Statistical Analysis of Cybersecurity Risk Classifications [0.0]
  本論では,適応度とサンプル内性能に注目を移すことを優先して,サンプルのアウトオブサンプル予測性能に注目する。 以上の結果から,サイバーリスクイベントの不均一性を捉えるには,ビジネスモチベーションによるサイバーリスク分類があまりに制限的であり,柔軟性に乏しいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T04:12:34Z)
• EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• Risks of AI Scientists: Prioritizing Safeguarding Over Autonomy [65.77763092833348]
  この視点は、AI科学者の脆弱性を調べ、その誤用に関連する潜在的なリスクに光を当てる。 我々は、ユーザ意図、特定の科学的領域、およびそれらが外部環境に与える影響を考慮に入れている。 本稿では,人間規制,エージェントアライメント,環境フィードバックの理解を含む三段階的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
• Towards Principled Risk Scores for Space Cyber Risk Management [5.715413347864052]
  エアロスペース・コーポレーションは、スペースアタック・リサーチと戦術分析の枠組みの中で、Notional Risk Scores (NRS) を提案した。 NRSは実践者による採用を意図しているが、現実のシナリオでは分析されておらず、その有効性に疑問を呈している。 本稿では,衛星に対する現実のサイバー攻撃シナリオを通じてNRSを分析し,NRSの強み,弱点,適用性を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T23:01:49Z)
• Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber Security Domain [58.30296637276011]
  本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。 サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z)

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。