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J-GLOBAL ID：202202253495859974   整理番号：22A0955204

希少事象シミュレーションを用いたサイバーネットワークリスクの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of cyber network risk using rare event simulation

著者 (3件)： Krall Alexander L (Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Kuhl Michael E (Rochester Institute of Technology, Rochester, NY, USA) ,  Yang Shanchieh J (Rochester Institute of Technology, Rochester, NY, USA)
資料名： JDMS - Journal of Defense Modeling and Simulation  (JDMS - Journal of Defense Modeling and Simulation)
巻： 19  号： 1  ページ： 37-55  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5266A  ISSN： 1548-5129  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： サイバーネットワーク構成機械サービスにおける固有の脆弱性は,悪意のあるエージェントによって利用することができる。その結果,ネットワーク上の機械はリスクがある。セキュリティ専門家は,ネットワーク再構成と防御を通して侵入事象のリスクを緩和することを追求する。まれなサイバー事象を扱うとき,標準シミュレーションアプローチを用いた高品質リスク推定は,大きな計算シミュレーション予算でも,不可解なか,または,有意な付着不確実性を持つかもしれない。この問題に取り組むために,効率的な希少事象シミュレーションモデリングと解析技術,すなわちサイバーネットワークのための重要なサンプリングを開発した。重要度サンプリング法は,より頻繁に起こる稀な事象を引き起こすために,ネットワークの特定の側面をパラメトリックに増幅する。次に,これらの増幅条件下で収集した出力を,意味のある統計的推論を提供するために元のネットワークの文脈に戻した。重要度サンプリング方法論をサイバーネットワーク攻撃に調整し,攻撃者の成功と故障,ならびに攻撃者の目標選択を考慮した。この方法論は,より大きな計算効率で標準シミュレーションよりも高い品質の推定値を生成することを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  付着 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  信号標本化 ,  統計的推定 ,  推定量 ,  エージェント ,  ネットワークアーキテクチャ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 計算効率 ,  重要度サンプリング ,  高品質 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サイバーセキュリティ ,  ネットワークリスク ,  希少事象シミュレーション ,  重要性サンプリング

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事象 ,  シミュレーション ,  推定