Tipping the scales: the attribution problem and the feasibility of deterrence against cyberattack
Notice bibliographique
Résumé
Cyber attackers rely on deception to exploit vulnerabilities and obfuscate their identity, which makes many pessimistic about cyber deterrence. The attribution problem appears to make retaliatory punishment, contrasted with defensive denial, particularly ineffective. Yet observable deterrence failures against targets of lower value tell us little about the ability to deter attacks against higher value targets, where defenders may be more willing and able to pay the costs of attribution and punishment. Counterintuitively, costs of attribution and response may decline with scale. Reliance on deception is a double-edged sword that provides some advantages to the attacker but undermines offensive coercion and creates risks for ambitious intruders. Many of the properties of cybersecurity assumed to be determined by technology, such as the advantage of offense over defense, the difficulty of attribution, and the inefficacy of deterrence, are in fact consequences of political factors like the value of the target and the scale-dependent costs of exploitation and retaliation. Assumptions about attribution can be incorporated into traditional international relations concepts of uncertainty and credibility, even as attribution involves uncertainty about the identity of the opponent, not just interests and capabilities. This article uses a formal model to explain why there are many low-value anonymous attacks but few high-value ones, showing how different assumptions about the scaling of exploitation and retaliation costs lead to different degrees of coverage and effectiveness for deterrence by denial and punishment. Deterrence works where it is needed most, yet it usually fails everywhere else.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».