論文の概要: Digital Twin-Assisted Mapping of ICS Telemetry to ATT&CK for ICS with Evidence-Driven Dependency Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02955v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 07:47:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.258987
- Title: Digital Twin-Assisted Mapping of ICS Telemetry to ATT&CK for ICS with Evidence-Driven Dependency Reasoning
- Title(参考訳): Evidence-Driven Dependency Reasoning を用いたICSテレメトリのATT&CKマッピング
- Abstract要約: 本稿では、同期状態変化を抽出するDigital Twin(DT)支援フレームワークを提案する。
それらをエビデンス保存記述に変換し、ISCのためにATT&CKにマップし、型付き依存グラフを構築する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing adversarial behavior from Industrial Control System (ICS) telemetry is difficult because process observations reveal physical changes more directly than the actions that produced them. This paper presents a Digital Twin (DT)-assisted framework that extracts synchronized state changes, converts them into evidence-preserving descriptions, maps them to ATT&CK for ICS through retrieval-augmented Large Language Model (LLM) reasoning, and constructs a typed dependency graph. Evaluation comprises a four-configuration ablation on nine held-out SWaT scenarios containing ten telemetry-evaluable ground-truth episodes, three independent generations of the principal mapping configurations, and external evaluation on BATADAL and WADI. Across the three SWaT generations, DT-enriched mapping produces fewer annotation-relative False Positive (FP) episodes in every run, with a mean per-run reduction of 34.1%. Both configurations obtain a mean recall of 0.633, although recall varies between 0.50 and 0.70 and DT enrichment does not improve F1 in every run. These observations are descriptive: the primary-run paired comparisons do not reach statistical significance, and the mapping advantage does not transfer to either external dataset. An exploratory positive-only dependency benchmark recovers eight of nine documented Co-occurrence relationships with DT context. A separate end-to-end benchmark containing one positive pair and 25 negative controls exposes propagation of mapping errors into unsupported edges. The findings identify both the potential and limitations of DT context for semantic security interpretation, without establishing reliable autonomous attribution, general causal reconstruction, or practical analyst benefit.
- Abstract(参考訳): 産業用制御システム(ICS)テレメトリの逆向き動作の再構成は, プロセス観察により, 生成した動作よりも直接的な物理的変化が明らかになるため, 困難である。
本稿では、同期状態変化を抽出し、エビデンス保存記述に変換し、検索強化大言語モデル(LLM)推論を通してISC用のATT&CKにマップし、型付き依存グラフを構築する、Digital Twin(DT)支援フレームワークを提案する。
評価は, テレメトリで評価可能な10エピソード, 主地図構成の独立した3世代, およびBATADALとWADIの外部評価を含む9つのSWATシナリオに対する4つのアレーションを含む。
3世代にわたるSWaTのマッピングでは、DTに富んだマッピングでは、各実行毎にアノテーション関連偽陽性(FP)が減少し、平均で34.1%減少する。
どちらの構成も平均リコールは0.633であるが、リコールは0.50から0.70まで様々であり、DTエンリッチメントは毎回F1を改善することはない。
これらの観測は記述的であり、プライマリラン対比較は統計的に重要ではなく、マッピングの利点はどちらの外部データセットにも転送されない。
探索的正のみ依存ベンチマークは、DTコンテキストと9つのドキュメント化された共起関係のうち8つを回復する。
1つの正のペアと25の負のコントロールを含む別のエンドツーエンドのベンチマークでは、マッピングエラーがサポート対象エッジへの伝搬を公開する。
本研究は, 信頼性の高い自律的帰属, 一般的な因果的再構築, 実用的な分析的利益の確立を伴わずに, 意味的セキュリティ解釈におけるDTコンテキストの可能性と限界を明らかにした。
関連論文リスト
- DeBERTa-ConPara: Attack-Aware and Deployment-Realistic Detection of AI-Generated Text [42.255101883505056]
DeBERTa-ConParaは,HC3 Plus,M4,MAGE,RAIDで学習した文脈変換器エンコーダと,攻撃対応Unicode前処理を組み合わせたデプロイメント指向検出器である。
我々の中心的な発見は、前処理が適用された場所によって反対方向に作用することである。
2つの配置の因子的変化は、正規化推論による生のトレーニングを最高の設定として独立に識別する。
12種類の攻撃クラスのうち、ホモグリーフとゼロ幅空間の挿入は11.05%から1.12%から96.98%に増加した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-01T00:57:33Z) - The Geometry of Logic: Stratification Induces Semantic Structure and Robust Reasoning [0.7073660025974879]
textbfSTRAT(textbfSTratified textbfRegisters textbfAnd textbfTypes)を導入する。
算術では、STRATはTransformerベースラインに対して中央値のOOD誤差を35倍に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-26T20:35:44Z) - Architecture-Dependent Causal Transfer of Activation States Across Large Language Models [51.56484100374058]
内部言語アクティベーション状態は、異なる大きな言語モデル間で因果的に転送することができる。
生成中に投影された活性化をターゲットモデルに注入すると、統計的に有意で事前登録された因果効果が生じる。
現在実装されているLCM間のエンド・ツー・エンドのアクティベーション・ステート・トランスファーは、ユニバーサルではなくアーキテクチャに依存していると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-17T09:53:27Z) - PerceptionRubrics: Calibrating Multimodal Evaluation to Human Perception [75.70273182182397]
PerceptionRubricsはルーブリックベースの評価フレームワークである。
飽和ベンチマークスコアと現実世界の脆さのギャップに対処する。
1,038枚のインフォメーションセンス画像と1万個以上のインスタンス固有のルーリックをペアリングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-26T17:59:15Z) - Synthetic Tabular Generators Fail to Preserve Behavioral Fraud Patterns: A Benchmark on Temporal, Velocity, and Multi-Account Signals [0.0]
本研究では,4つの行動不正パターン(P1-P4)の分類法を定式化し,事象間タイミング,バースト構造,マルチアカウントグラフモチーフ,速度ルールトリガ率について検討した。
我々は、IEEE-CIS Fraud DetectionとAmazon FraudデータセットでCTGAN、TVAE、GaussianCopula、TabularARGNをベンチマークした。
P1-P4フレームワークは、医療やネットワークセキュリティを含む、エンティティレベルのシーケンシャルデータを持つ任意のドメインに拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-13T19:36:00Z) - OrgForge-IT: A Verifiable Synthetic Benchmark for LLM-Based Insider Threat Detection [0.0]
本稿では,決定論的シミュレーションエンジンが基底真理を維持し,言語モデルが表面の散文のみを生成する検証可能な合成ベンチマークを提案する。
コーパスは51日の模擬日、2,904回のテレメトリ記録を96.4%のノイズレートで記録し、単面と単日のトリアージ戦略を破るために設計された4つの検出シナリオをカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T19:03:53Z) - PRECEPT: Planning Resilience via Experience, Context Engineering & Probing Trajectories A Unified Framework for Test-Time Adaptation with Compositional Rule Learning and Pareto-Guided Prompt Evolution [2.28438857884398]
自然言語として知識を格納するLLMエージェントは、条件数の増加に伴って急激な検索劣化に悩まされる。
本稿では,3つの密結合コンポーネントによるテスト時間適応のための統合フレームワークであるPreCEPTを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-10T13:16:45Z) - Bridging the Reality Gap in Digital Twins with Context-Aware, Physics-Guided Deep Learning [3.0996501197166975]
デジタルツイン(DT)は強力な予測分析を可能にするが、シミュレーションと実際のシステムの相違 - 現実のギャップとして知られ、信頼性を損なう。
本稿では,新しいセンサデータを連続的に統合し,誤りを検知し,クエリ応答フレームワークを介してDTを再検討する,DTのためのReal Gap Analysis(RGA)モジュールを提案する。
提案手法は,コンテキスト推論の改善と物理的整合性維持のために,ドメイン・アドバイサル深層学習と低次シミュレータ誘導を融合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-17T05:18:46Z) - Robust Self-Supervised LiDAR Odometry via Representative Structure
Discovery and 3D Inherent Error Modeling [67.75095378830694]
そこで我々は,2段階のオドメトリ推定ネットワークを構築し,一連の部分領域変換を推定してエゴモーメントを求める。
本稿では,トレーニング,推論,マッピングフェーズにおける信頼できない構造の影響を軽減することを目的とする。
我々の2フレームのオードメトリーは、翻訳/回転誤差の点で、過去の芸術の状態を16%/12%上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-27T12:52:27Z) - Adversarial Attacks and Defense for Non-Parametric Two-Sample Tests [73.32304304788838]
本稿では,非パラメトリックTSTの障害モードを逆攻撃により系統的に明らかにする。
TST非依存的な攻撃を可能にするために,異なる種類のテスト基準を協調的に最小化するアンサンブル攻撃フレームワークを提案する。
そこで本研究では,TSTの強化のために,逆対を反復的に生成し,深層カーネルを訓練する最大最小最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T11:18:04Z)
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。