論文の概要: An Integrated Failure and Threat Mode and Effect Analysis (FTMEA) Framework with Quantified Cross-Domain Correlation Factors for Automotive Semiconductors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06299v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 14:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.813549
• Title: An Integrated Failure and Threat Mode and Effect Analysis (FTMEA) Framework with Quantified Cross-Domain Correlation Factors for Automotive Semiconductors
• Title（参考訳）: 自動車用半導体の量子クロスドメイン相関係数を用いたFTMEA統合故障・脅威モード・影響分析フレームワーク
• Authors: Antonino Armato, Marzana Khatun, Sebastian Fischer,
• Abstract要約: 本稿では,FuSaとサイバーセキュリティを体系的に分析する統合的障害・脅威モード・効果分析フレームワークを提案する。 この枠組みの基盤は厳密に定義されたクロスドメイン相関因子(CDCF)の導入であり、安全関連の障害とサイバーセキュリティの脅威の間の相互依存性と相互影響を定量化する。 本稿では,これらの相関因子を体系的に統合し,両領域にまたがるリスクのより正確かつ透過的な優先順位付けを可能にする改良型リスク優先数(RPN)計算を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7974430263940756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The automotive industry faces increasing challenges in ensuring both functional safety (FuSa) and cybersecurity for complex semiconductor devices. Traditional Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) primarily addresses safety-related failure modes, often overlooking synergistic vulnerabilities and shared consequences with cybersecurity threats. This paper introduces an Integrated Failure and Threat Mode and Effect Analysis (FTMEA) framework that systematically co-analyzes FuSa and cybersecurity. A cornerstone of this framework is the introduction of rigorously defined Cross-Domain Correlation Factors (CDCFs), which quantify the interdependencies and mutual influences between safety-related failures and cybersecurity threats. These factors are derived from a combination of structured expert knowledge, static structural analysis metrics (e.g., Controllability/Observability), and validated against empirical data from fault/attack injection campaigns. We propose a modified Risk Priority Number (RPN) calculation that systematically integrates these correlation factors, enabling a more accurate and transparent prioritization of risks that span both domains. A detailed case study involving an automotive ASIC configuration register proves the practical application of the FTMEA. We present explicit mapping tables, quantitative CDCF values, and a comparative analysis against a baseline FMEA/TARA (Threat Analysis and Risk Assessment), illustrating how the integrated approach uncovers previously masked cross-domain risks, improves mitigation strategy effectiveness, and provides a clear quantitative justification for the derived correlation values. This framework offers a unified, traceable, methodology for risk assessment in critical automotive systems, thereby overcoming the limitations of conventional analyses and promoting optimized, cross-disciplinary development.
• Abstract（参考訳）: 自動車業界は、複雑な半導体デバイスに対する機能安全(FuSa)とサイバーセキュリティの両方を保証する上で、ますます課題に直面している。 従来の障害モードと効果分析(FMEA)は、主に安全に関連する障害モードに対処する。 本稿では,FuSaとサイバーセキュリティを体系的に分析するFTMEA(Integrated Failure and Threat Mode and Effect Analysis)フレームワークを提案する。 この枠組みの基盤は厳密に定義されたクロスドメイン相関因子(CDCF)の導入であり、安全関連の障害とサイバーセキュリティの脅威の間の相互依存性と相互影響を定量化する。 これらの要因は、構造化された専門家の知識、静的構造分析メトリクス(例えば、制御可能性/可観測性)の組み合わせから生まれ、フォールト/アタックインジェクションのキャンペーンからの経験的データに対して検証される。 本稿では,これらの相関因子を体系的に統合し,両領域にまたがるリスクのより正確かつ透過的な優先順位付けを可能にする改良型リスク優先数(RPN)計算を提案する。 自動車ASIC構成レジスタを含む詳細なケーススタディは、FTMEAの実用性を証明している。 提案手法は,これまでに隠蔽されたクロスドメインリスクを明らかにし,緩和戦略の有効性を向上し,導出した相関値に対して明確な定量的正当性を提供する。 このフレームワークは、重要な自動車システムにおけるリスク評価のための統一的でトレーサブルな方法論を提供し、それによって従来の分析の限界を克服し、最適化された学際的開発を促進する。

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