PIRAT - Tool for Automated Cyber-risk Assessment of PLC Components & Systems Deploying NVD CVE & MITRE ATT&CK Databases
Notice bibliographique
Résumé
Programmable Logic Controllers (PLCs) are the backbone of modern-day Industrial Control Systems (ICSs), and as such play a key role in many critical infrastructure sectors (e.g., water and water-waste management, power distribution, transportation, food and agriculture, critical manufacturing, etc.). Given the important functions that PLCs carry out within many critical infrastructures, a cyber-compromise of even a single PLC device can have far-reaching impact and consequences, ranging from distribution-system outages, environmental pollution, mass water and food poisoning, to outright loss of human life. The objective of this work-in-progress is to develop a free open source tool, named PIRAT, for cyber-risk assessment of individual PLC components, as well as more complex PLC systems. The tool synthesizes the user-provided PLC component/system information with the readily available data from the National Vulnerability Database (NVD) and MITRE Adversarial Tactics, Techniques and Common Knowledge (MITRE ATT&CK) database. The output of the tool is an aggregate risk scores for the given PLC component/system. The risk score is derived not only based on the known PLC vulnerabilities, but also based on the presence and capabilities of advance persistent threat (APT) groups potentially targeting the given PLC component/system and/or targeting the respective critical infrastructure industry.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».