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J-GLOBAL ID：201902259823618193   整理番号：19A2166903

サイバーサプライチェーンにおけるリスク緩和のためのロバストなアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Robust Approach for Mitigating Risks in Cyber Supply Chains

著者 (2件)： Zheng Kaiyue (Amazon, Seattle, WA, USA) ,  Albert Laura A. (University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA)
資料名： Risk Analysis  (Risk Analysis)
巻： 39  号： 9  ページ： 2076-2092  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1384A  ISSN： 0272-4332  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,サイバーインフラストラクチャを保護する米国における連邦情報技術(IT)サプライチェーンにおけるリスクに関する関心が高まっている。意思決定者が直面する重要なニーズは,ITサプライチェーンにおけるリスクを最大限に低減するために,セキュリティ緩和における投資を優先することである。著者らは,既存の確率的に期待される最大多重被覆率モデルを拡張し,ある状況では許容できない平均値に関する「良い」解を同定した。最悪ケースのカバレッジを最大化するモデルを含む,最悪ケースの範囲を最大化するモデルを含む異なるロバスト性手法を考慮した3つの代替モデルを提案し,最悪ケースの最小化を最小化し,最悪ケース(リスクの条件付き値)における平均被覆率を最大化した。事例研究によりロバストな方法に対する解を示し,期待値最大化器と比較して,それらの解が緩和選択に与える洞察を検討した。本研究は,不確実性の下でサイバーセキュリティリスクを管理するための異なるリスク態度を持つ意思決定者に対する価値あるツールと洞察を提供する。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定者 ,  事例研究 ,  情報技術 ,  *ロバスト性 ,  *緩和現象 ,  セキュリティ ,  多重化 ,  モデル ,  被覆率
準シソーラス用語： サイバーセキュリティ ,  EMアルゴリズム ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  ITインフラストラクチャー ,  *リスク低減 ,  *サプライチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： サイバーセキュリティ ,  インフラストラクチャーのリスク緩和 ,  ロバスト最適化

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (2件)： リスク緩和 ,  ロバスト