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J-GLOBAL ID：201802286419045192   整理番号：18A1678613

サイバー脅威モデルにおける知識表現を評価するためのURREF基準の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of URREF Criteria to Assess Knowledge Representation in Cyber Threat Models

著者 (3件)： Dragos Valentina (ONERA - The French Aerospace Lab, Palaiseau, France) ,  Ziegler Jurgen (IABGmbH, Competence Centres ISR, Ottobrunn, Germany) ,  Pieter De Villiers Johan (CSIR, University of Pretoria, Pretoria, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 664-671  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脅威分析のためのシステムは,ユーザが脅威の性質と挙動を理解することを可能にし,脅威プロファイルとリスク推定の詳細な調査のためのより深い解析を行うことを可能にする。脅威分析のためのモデルは,開発されるべき重要な資源を必要とし,しばしば限られたアプリケーションタスクに関連している。本論文では,脅威分析システムを考慮に入れて,関連する脅威特性化を提供するために有効な潜在的および明示的不確実性評価を検討した。本論文の意図は2つである。最初に,単純化エキスパートモデル内のサイバー脅威に対するモデルを定義し,サイバー脅威解析のための実用的シナリオ開発のツールとしてBayesネットワークに変換するアプローチを示し,議論した。第二は,Bayesネットワーク構築とその固有知識表現モデルを評価する問題を扱い,モデリング決定がシステムの結果にどのように影響するかを示すことである。本論文では,サイバー脅威を解析するためのエキスパートモデルと対応するBNの構築について述べ,URREF基準の単純さと表現性により様々なタイプの誘導不確実性を調べ,全体的アプローチを評価するための評価手順を実装した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *知識表現 ,  キャラクタリゼーション ,  応用プログラム ,  不確実性 ,  簡素化 ,  モデリング
準シソーラス用語： 表現力 ,  信念ネットワーク ,  不確実性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脅威 ,  モデル ,  知識表現 ,  評価 ,  応用