An examination of the security implications of the supervisory control and data acquisition (SCADA) system in a mobile networked environment: An augmented vulnerability tree approach.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand of supervisory control systems connected remotely to critical\ninfrastructure and recently the internet, has profiled a high threat level to the security and function of\ncontrol system; more especially Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems. It is\nvery crucial that operators and management are knowledgeable about these threats and get familiarize\nwith ways to trace and track information required mitigating the threats. In present day very\ncompetitive markets and with high levels of infrastructural investments, it is of vital importance for\ncorporations to be up-to-date with their SCADA networks so as to meet the challenges faced by\nremote and/or mobile access, use and cyber threat posed to the critical systems infrastructures. We\nhave examined the security implications of having the SCADA system exposed to the mobile and/or\ninternet environment. The paper deals with the following issues: Section one looks at types of\ninfrastructures and the general functionalities of SCADA and assesses the risks in mobile\nenvironment. The second section employs some of the recent methodologies applied to the SCADA\nsystem. Section three reports on some findings from analysis and critically evaluates the risks posed\nto the system using an augmented vulnerability tree approach. The last section draws from the\nfindings to re-evaluate, conclude and proposes some solutions on the risk issues of operating SCADA\nin a mobile networked environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».