A Cyber-Physical Security Framework for Rail Transportation Data Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rail transport networks have become overwhelmingly digital, with a diverse range of data traffic flowing across systems to track, monitor, and control both electronic/electrical and mechanical subsystems. Introduction of advanced electronic platforms and communications across networks supporting mission-critical public services have significantly emphasized the challenge for detection, containment, and remediation of possible disruptions. Moreover, as the tendency for Internet-of-Things grows among field hardware and control systems, the added vulnerabilities further augment the potential for availability outages and hostile or non-premeditated disruptions to physical assets. Hence, there is a need to develop a cyber-physical perspective to analyze and assess cross-domain attack/defense scenarios and intricate physical repercussions of cyber breaches. The presented research aims to elaborate on characteristics of a comprehensive, holistic, and integrated cyber-physical framework in the context of rail transportation, where instead of the traditional data protection and privacy concerns, the focus revolves around safety-oriented operational resilience and integrity. As a main contribution of the research, the planning challenges involved with implementation of an enterprise-wide cybersecurity vulnerability management methodology are investigated at both strategic and tactical levels. Based on lessons learned from practical real-life project scenarios, best practices recommendations are proposed to mitigate the cyber risk more efficiently and enhance safety, availability, and integrity of the protected network and physical assets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».