論文の概要: A Unified Compositional View of Attack Tree Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14717v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 17:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.250787
• Title: A Unified Compositional View of Attack Tree Metrics
• Title（参考訳）: 攻撃木計量の統一的構成的視点
• Authors: Benedikt Peterseim, Milan Lopuhaä-Zwakenberg,
• Abstract要約: 我々は、gs-モノイド圏に基づくATとその関手意味論を発展させる。 我々は、ATs の成分がチャネル圏、特に gs-モノイド圏を形成することを示す。 AT測度はチャネル圏の関手に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7360163137926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attack trees (ATs) are popular graphical models for reasoning about the security of complex systems, allowing for the quantification of risk through so-called AT metrics. A large variety of different such AT metrics have been proposed, and despite their wide-spread practical use, no systematic treatment of attack tree metrics so far is fully satisfactory. Existing approaches either fail to include important metrics, or they are too general to provide a useful systematic way for defining concrete AT metrics, giving only an abstract characterisation of their behaviour. We solve this problem by developing a compositional theory of ATs and their functorial semantics based on gs-monoidal categories. Viewing attack trees as string diagrams, we show that components of ATs form a channel category, a particular type of gs-monoidal category. AT metrics then correspond to functors of channel categories. This characterisation is both general enough to include all common AT metrics, and concrete enough to define AT metrics by their logical structure.
• Abstract（参考訳）: アタックツリー(AT)は、複雑なシステムのセキュリティを推論するための一般的なグラフィカルモデルであり、ATメトリクスと呼ばれるリスクの定量化を可能にする。 様々な種類のAT測定基準が提案されており、広範に実用化されているにも拘わらず、これまでのアタックツリーの計測基準を体系的に扱うことは、完全に満足できるものではない。 既存のアプローチでは重要なメトリクスを含まないか、あるいは具体的ATメトリクスを定義する上で有用な体系的な方法を提供するには一般的ではない。 我々は,この問題を,gs-モノイド圏に基づくATsとその関手意味論の合成理論を開発することで解決する。 攻撃木を文字列図として見ることで、ATsの成分がチャネル圏、特にgs-モノイド圏を形成することを示す。 AT測度はチャネル圏の関手に対応する。 この特徴付けは、一般的なATメトリクスを全て含めるのに十分であり、論理構造によってATメトリクスを定義するのに十分な具体的なものである。

関連論文リスト

• SEAL: Semantic-Aware Hierarchical Learning for Generalized Category Discovery [17.624912732260672]
  本稿では,一般化カテゴリー発見(GCD)の問題点について考察する。 部分的にラベル付けされたデータセットが与えられた場合、GCDは、既知のクラスや未知のクラスに属するかどうかに関わらず、すべての未ラベルのイメージを分類することを目的としている。 本稿では,自然発生かつ容易にアクセス可能な階層構造によってガイドされるSEAL(SEmantic-aware HierArchical Learning framework)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T15:44:47Z)
• Benchmarking Unified Face Attack Detection via Hierarchical Prompt Tuning [58.16354555208417]
  PADとFFDはそれぞれ物理メディアベースのプレゼンテーションアタックとデジタル編集ベースのDeepFakeから顔データを保護するために提案されている。 これら2つのカテゴリの攻撃を同時に処理する統一顔攻撃検出モデルがないことは、主に2つの要因に起因する。 本稿では,異なる意味空間から複数の分類基準を適応的に探索する,視覚言語モデルに基づく階層型プロンプトチューニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T16:35:45Z)
• A Top-down Graph-based Tool for Modeling Classical Semantic Maps: A Crosslinguistic Case Study of Supplementary Adverbs [50.982315553104975]
  セマンティックマップモデル(SMM)は、言語横断的なインスタンスや形式からネットワークのような概念空間を構築する。 ほとんどのSMMは、ボトムアップ手順を使用して、人間の専門家によって手動で構築される。 本稿では,概念空間とSMMをトップダウンで自動生成するグラフベースの新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T12:06:41Z)
• Attack tree metrics are operad algebras [0.7179506962081079]
  我々は、圏論、特に演算代数に基づくATメトリクスの定義を導入する。 操作理論的な条件下では、既存の計量計算アルゴリズムはかなりの一般性で拡張可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T14:24:35Z)
• Attacking Motion Planners Using Adversarial Perception Errors [5.423900036420565]
  様々な知覚品質の指標で非常に高いスコアを得たプランナー入力を構築できるが、それでも計画上の失敗に繋がることを示す。 都市・高速道路の運転シナリオにおいて、2つの異なるブラックボックスプランナに対する攻撃を見つけることで,このアルゴリズムの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T16:51:33Z)
• Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness [7.246701762489971]
  モデル内の脆弱性の特定や、類似した個人を公平に扱うことを目的とした個々の公正性に使用される対向的摂動は、どちらも同等の入力データインスタンスを生成するためのメトリクスに依存している。 このような共同メトリクスを定義する以前の試みは、データや構造因果モデルに関する一般的な仮定を欠くことが多く、反事実的近接を反映できなかった。 本稿では, 因果的属性と保護された因果的摂動を含む因果的構造に基づいて定式化された因果的公正度について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T09:53:42Z)
• Enriching Disentanglement: From Logical Definitions to Quantitative Metrics [59.12308034729482]
  複雑なデータにおける説明的要素を遠ざけることは、データ効率の表現学習にとって有望なアプローチである。 論理的定義と量的指標の関連性を確立し, 理論的に根ざした絡み合いの指標を導出する。 本研究では,非交叉表現の異なる側面を分離することにより,提案手法の有効性を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:22:23Z)
• CoPHE: A Count-Preserving Hierarchical Evaluation Metric in Large-Scale Multi-Label Text Classification [70.554573538777]
  ニューラルLMTCモデルの予測の階層的評価について論じる。 先行技術における構造化ラベル空間の表現における構造的問題について述べる。 深度に基づく表現を用いた階層的評価のための指標セットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T13:09:12Z)

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。