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J-GLOBAL ID：202202257602636907   整理番号：22A0456296

インシデントは反復ではなく学習に意味する:サイバーフィジカルシステムにおけるセキュリティインシデントに関する知識共有【JST・京大機械翻訳】

Incidents are Meant for Learning, Not Repeating: Sharing Knowledge About Security Incidents in Cyber-Physical Systems

著者 (5件)： Alrimawi Faeq (Lero-The Irish Software Research Centre, University of Limerick, Limerick, Ireland) ,  Pasquale Liliana (Irish Software Research Centre, University College Dublin and Lero, Ireland) ,  Mehta Deepak (United Technologies Research Center, Cork, Ireland) ,  Yoshioka Nobukazu (National Institute of Informatics, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan) ,  Nuseibeh Bashar (Lero-The Irish Software Research Centre, University of Limerick, Limerick, Ireland)
資料名： IEEE Transactions on Software Engineering  (IEEE Transactions on Software Engineering)
巻： 48  号： 1  ページ： 120-134  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0480D  ISSN： 0098-5589  CODEN： IESEDJ  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： サイバー物理システム(CPS)は,産業自動化や輸送システムのような多くの重要なインフラストラクチャの一部である。したがって,CPSを目標とするセキュリティ事故は,資産と人々に破壊的結果をもたらすことができる。事故が再発する傾向があるので,これらの事故についての共有知識は,将来の事故を予防,緩和または調査するために,組織をより準備するのを助けることができる。本論文では,異なる組織にわたるCPS事故に関する知識の表現と共有を可能にする新しい方法を提案した。共有をサポートするために,インシデント活動や違反者によって利用される脆弱性のような,再び現れる事故特性を捉える事故知識(事故パターン)を表現した。事故パターンは,特定の事故事例のより抽象的な表現であり,従って,事故が本来発生するものとは異なる様々なシステムに適用できるのに十分である。また,それらは組織資産と資源に関する潜在的に敏感な情報を開示することを避けることができる。特定の入射事例から入射パターンを抽出するための自動化技術を提供した。入射パターンが他のサイバー-物理システムにおいて再びどのように現れるかを理解するために,著者らはまた,特定のシステムへの入射パターンを即時化する自動化技術を提供した。スマートビルの応用領域における著者らのアプローチの実現可能性を実証した。実世界システムと事故に触発された2つのサブスタンスシナリオを用いて,正当性,スケーラビリティ,および性能を評価する。Copyright 2022 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： *自動化 ,  交通システム ,  インフラストラクチャー ,  インテリジェントビル ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  *知識共有 ,  事故事例 ,  *サイバーフィジカルシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： インシデント ,  反復 ,  学習 ,  意味 ,  サイバーフィジカルシステム ,  セキュリティ ,  知識共有