A Vulnerability Assessment Approach For Internet Of Things Enabled Transportation Networks Subjected To CyberPhysical Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Transportation networks play a vital role in society's well-being.While in the past, transportation networks were considered fragile only against threats in physical space (e.g., natural hazards), this is no longer the case.Previous events (e.g., Denial of Services attack against the Swedish Transport Administration) have highlighted the susceptibility of transportation domain to cyber-attacks.The integration of Internet of Things based wireless sensor networks in the sensing layer of a critical transportation infrastructure, increase the vulnerability of transportation networks to cyber-physical attacks.Current vulnerability assessment studies that treat transportation networks in the form of a graph (i.e., nodes, edges), overlook the security issues.In this paper, a new vulnerability assessment approach for transportation network subjected to cyber-physical attack, is proposed.The novelty of the approach relies on the consideration of vulnerabilities states, both in physical and cyber space, using a Bayesian network attack graph.A new probability indicator, that considers different attacker characteristics (e.g., skills) and control barriers (e.g., cameras) is proposed to drive the assignment of probability scores to vulnerability states.Following the probability-based ranking table, we measure the vulnerability of transportation network as a drop of network efficiency, after the removal of the highest probability-based ranked nodes.A transportation network case study is used to demonstrate the application of the approach.Monte Carlo simulations are performed as a method to evaluate the results, that indicate that transportation networks are probabilistically more susceptible to cyber-physical attacks, when IoT enabled transportation infrastructure is based on deficient control barriers.The approach is of interest to stakeholders (i.e., operators, civil and security engineers) who attempt to incorporate the cyber domain in vulnerability assessment procedures of their system.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».