論文の概要: Hagenberg Risk Management Process (Part 2): From Context-Sensitive Triage to Case Analysis With Bowtie and Bayesian Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19270v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 16:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.557192
• Title: Hagenberg Risk Management Process (Part 2): From Context-Sensitive Triage to Case Analysis With Bowtie and Bayesian Networks
• Title（参考訳）: ハゲンベルクリスクマネジメントプロセス(第2報):ボウイとベイジアンネットワークを用いた文脈感性トリアージから事例分析
• Authors: Eckehard Hermann, Harald Lampesberger,
• Abstract要約: 本稿では,広範かつコンテキストに敏感なスクリーニングと物質リスクの選択的深層分析を結合するトレーサブルトリアージパイプラインを提案する。 特徴的な特徴は、結果として得られるグラフの活性化ノードとしてのバリアの明示的な表現である。 このアプローチは、ピーク負荷下での不良生産変更がカスケード劣化とトランザクション損失につながる、インスタントペイメントゲートウェイのシナリオで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Risk matrices (heatmaps) are widely used for information and cyber risk management and decision-making, yet they are often too coarse for today's resilience-driven organizational and system landscapes. Likelihood and impact (the two dimensions represented in a heatmap) can vary with operational conditions, third-party dependencies, and the effectiveness of technical and organizational controls. At the same time, organizations cannot afford to analyze and operationalize every identified risk with equal depth using more sophisticated methods, telemetry, and real-time decision logic. We therefore propose a traceable triage pipeline that connects broad, context-sensitive screening with selective deep-dive analysis of material risks. The Hagenberg Risk Management Process presented in this paper integrates three steps: (i) context-aware prioritization using multidimensional polar heatmaps to compare risks across multiple operational states, (ii) Bowtie analysis for triaged risks to structure causes, consequences, and barriers, and (iii) an automated transformation of Bowties into directed acyclic graphs as the structural basis for Bayesian networks. A distinctive feature is the explicit representation of barriers as activation nodes in the resulting graph, making control points visible and preparing for later intervention and what-if analyses. The approach is demonstrated on an instant-payments gateway scenario in which a faulty production change under peak load leads to cascading degradation and transaction loss; DORA serves as the reference framework for resilience requirements. The result is an end-to-end, tool-supported workflow that improves transparency, auditability, and operational readiness from prioritization to monitoring-oriented models.
• Abstract（参考訳）: リスクマトリックス(ヒートマップ)は、情報やサイバーリスク管理、意思決定に広く使用されているが、今日のレジリエンス駆動の組織やシステムの状況では、大きすぎることが多い。 好意と影響(ヒートマップで表される2つの次元)は、運用条件、サードパーティの依存関係、技術的および組織的なコントロールの有効性によって異なります。 同時に、組織は、より洗練された方法、テレメトリ、リアルタイムな意思決定ロジックを使用して、同一のリスクをすべて同等の深さで分析し、運用する余裕がありません。 そこで我々は,広範かつコンテキストに敏感なスクリーニングと物質リスクの選択的深層分析を結合するトレーサブルトリアージパイプラインを提案する。 本論文で提示されたハゲンベルクリスクマネジメントプロセスには,3つのステップが組み込まれている。 (i)多次元極熱マップを用いたコンテキスト認識の優先順位付けにより、複数の運用状態におけるリスクを比較する。 二 構造的原因、結果及び障壁に対する三年リスクのボウイ分析及び 3) ベイズネットワークの構造基盤として、ボウティを有向非巡回グラフに自動変換する。 特徴的な特徴は、結果グラフ内のアクティベーションノードとしてのバリアの明示的な表現であり、制御ポイントを可視化し、後の介入と何の分析の準備をする。 このアプローチは、ピーク負荷下での不良生産変更がカスケード劣化とトランザクション損失につながる、即時支払いゲートウェイのシナリオで実証されている。 その結果、優先順位付けから監視指向モデルへの透明性、監査可能性、運用の準備性を改善する、エンドツーエンドのツールサポートワークフローが実現した。

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