論文の概要: When Cyber Scoring Systems Diverge: An Empirical Comparison
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37217v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 10:31:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.421972
- Title: When Cyber Scoring Systems Diverge: An Empirical Comparison
- Title(参考訳): サイバースコーリングシステムの多様性:実証的な比較
- Abstract要約: 脆弱性スコアリングシステムとしてCVSS,EPSS,SSVC,IronMinerの4つを比較した。
スコアリングシステムの選択は、緩和戦略と脆弱性優先順位付けに大きな影響を与える可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5863360388454261
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vulnerability scoring systems underpin cyber patch prioritization and risk management, but their comparative behavior is almost always assessed in the abstract, through correlation studies in IT vulnerability databases, rather than by the operational consequences they produce when embedded in a system-level risk model. Here we present an empirical comparison of four vulnerability scoring systems, namely CVSS (Common Vulnerability Scoring System), EPSS (Exploit Prediction Scoring System), SSVC (Stakeholder-Specific-Vulnerability Categorization), and IronMiner (operationally calibrated proprietary scoring system). As a substrate for comparison, we use a reconstruction of the 2015 Ukraine Power Grid operational-technology (OT) network that provides a documented incident topology. The results show a high degree of disagreement between the scoring systems. This suggests that the choice of the scoring system could significantly influence mitigation strategies and vulnerability prioritization, implying that a composite or hybrid scoring approach could offer a more suitable solution.
- Abstract(参考訳): 脆弱性評価システムは、サイバーパッチの優先順位付けとリスク管理の基盤となっているが、それらの比較行動は、システムレベルのリスクモデルに埋め込まれた時に発生する運用上の結果よりも、IT脆弱性データベースにおける相関研究を通じて、ほとんど常に抽象的に評価される。
ここでは、CVSS(Common Vulnerability Scoring System)、EPSS(Exploit Prediction Scoring System)、SSVC(Stakeholder-Specific-Vulnerability Categorization)、IronMiner(オペレーショナルキャリブレーションされたプロプライエタリスコアリングシステム)の4つの脆弱性スコアリングシステムを比較した。
比較のための基盤として、2015年のウクライナ電力グリッド運用技術(OT)ネットワークを再構築し、文書化されたインシデントトトポロジを提供する。
その結果,評価システム間には高い相違点が認められた。
このことは、スコアリングシステムの選択が緩和戦略と脆弱性優先順位付けに大きな影響を与える可能性を示し、複合的もしくはハイブリッドなスコアリング手法がより適切なソリューションを提供する可能性を示唆している。
関連論文リスト
- AI-Based Vulnerability Assessment Capability and Cyber Attack Graph Analysis [0.5621251909851629]
ミッションクリティカルなインフラをターゲットとするサイバー脅威は、ますます高度化しつつある。
アンチウイルスやファイアウォールのような従来のポイントソリューションは反応性があり、現代の攻撃面の複雑さに対処できない。
本稿では,2つの相補的手法を組み合わせた研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-28T15:29:22Z) - Quantifying System-Level Harms from AI Adoption in Complex Sociotechnical Systems [4.1508766371734795]
現在のAI評価はモデル中心であり、観察された振る舞いがシステムレベルのリスクにどのように変換されるかについての洞察はほとんどない。
本稿では,構造的ハザード解析,コンポーネントレベルのテスト,確率的システムモデリングをリンクするフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-24T23:20:58Z) - CRESS: Quantifying Vulnerabilities of Attack Scenarios in Hardware Reverse Engineering [37.28207335223867]
ハードウェアのリバースエンジニアリングの結果は、マイクロエレクトロニクスに対する攻撃において重要な役割を果たす。
新たなRE関連攻撃は共通のREスコアシステム(CRESS)の開発を動機づけた
CRESSスコアは、業界標準のCVSS(Common Vulnerability Scoring System)よりもはるかに表現力が高いことが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-03T21:34:57Z) - Beyond Benchmark Islands: Toward Representative Trustworthiness Evaluation for Agentic AI [45.21562889170875]
シナリオ多様体に対するエージェントの信頼性を特徴付けるシステム評価パラダイムを提案する。
このフレームワークは,静的認知と政策分析,対話型サンドボックスシミュレーション,社会倫理アライメントアライメントアセスメント,および(iv)分散対応の代表サンプリングエンジンの4つの補完的コンポーネントを統合している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-16T08:51:33Z) - Conflicting Scores, Confusing Signals: An Empirical Study of Vulnerability Scoring Systems [4.286337370812793]
この研究は、4つの公開脆弱性スコアリングシステムの大規模な結果リンクによる実験的な比較を初めて提供する。
私たちは、MicrosoftのPatch Tuesdayの4ヶ月の開示から得られた600の現実世界の脆弱性のデータセットを使用しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-19T08:54:58Z) - VulRG: Multi-Level Explainable Vulnerability Patch Ranking for Complex Systems Using Graphs [20.407534993667607]
この作業では、脆弱性パッチの優先順位付けのためのグラフベースのフレームワークを導入している。
多様なデータソースとメトリクスを普遍的に適用可能なモデルに統合する。
洗練されたリスクメトリクスは、コンポーネント、アセット、システムレベルの詳細な評価を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-16T14:21:52Z) - Towards More Robust Retrieval-Augmented Generation: Evaluating RAG Under Adversarial Poisoning Attacks [45.07581174558107]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは幻覚を緩和するための有望な解決策として登場した。
RAGシステムは、検索コーパスに注入された悪意のある通路が、モデルに誤った結果をもたらす可能性がある、敵の毒殺攻撃に対して脆弱である。
本稿では、RAGシステムがこのような攻撃下でどのように振る舞うか、その堅牢性がどのように改善されるかについて、厳密に制御された実証研究を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-21T17:31:52Z) - Quality-Based Conditional Processing in Multi-Biometrics: Application to
Sensor Interoperability [63.05238390013457]
2007年のバイオセキュリティ・マルチモーダル・アセスメント・キャンペーンにおいて,ATVS-UAM融合手法を品質ベースで評価し,評価を行った。
我々のアプローチは線形ロジスティック回帰に基づいており、融合したスコアはログライクな比率になる傾向にある。
その結果,提案手法はルールベースの核融合方式よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T12:11:22Z) - Large-Scale Sequential Learning for Recommender and Engineering Systems [91.3755431537592]
本稿では,現在の状況に適応してパーソナライズされたランキングを提供する自動アルゴリズムの設計に焦点を当てる。
前者はSAROSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,インタラクションの順序を学習するためのフィードバックの種類を考慮に入れている。
提案手法は, 電力網の故障検出に対する初期アプローチと比較して, 統計的に有意な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T21:09:41Z)
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。