The vulnerability of cyber-physical systems to cyber attack is well known, and the requirement to build cyber resilience into these systems has been firmly established. The key challenge this paper addresses is that maturing this discipline requires the development of techniques, tools, and processes for objectively, rigorously, and quantitatively measuring the attributes of cyber resilience. Researchers and program managers need to be able to determine if the implementation of a resilience solution actually increases the resilience of the system. In previous work, a table top exercise was conducted using a notional heavy vehicle on a fictitious military mission while under a cyber attack. While this exercise provided some useful data, more and higher fidelity data is required to refine the measurement methodology. This paper details the efforts made to construct a cost-effective experimentation infrastructure to provide such data. It also presents a case study using some of the data generated by the infrastructure.


翻译:网络物理系统对网络攻击的脆弱性是众所周知的,在这些系统中建设网络复原力的要求已经牢固确立。本文件所谈到的关键挑战是,要完善这一学科,就需要开发各种技术、工具和流程,以便客观、严格和定量地衡量网络复原力的属性。研究人员和方案主管需要能够确定实施复原力解决方案是否确实提高了系统的复原力。在以往的工作中,在网络袭击期间,在虚构的军事任务上使用了一个概念重型工具进行了表顶练习。虽然这项工作提供了一些有用的数据,但需要更多和更高的忠诚数据来完善测量方法。本文件详细介绍了为建立具有成本效益的实验基础设施以提供此类数据所作的努力。本文件还介绍了利用基础设施产生的一些数据进行的一项案例研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员