Empirical Risk Analysis Methodology for Adversarial Threats against Critical Infrastructure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increase in foreign and domestic threats mandates a serious reevaluation of existing security methodologies, standards, and vulnerability assessments. A comprehensive defense strategy with quantitative and qualitative measurements is presented on how the water sector can optimize the application and placement of physical security countermeasures to improve resilience based on known parameters in a cost effective way. This study reviews the history and original intent of these methodologies that were adopted from the atomic and nuclear segments of the energy sector. These methodologies served as a starting point for the risk assessment documents that govern water sector security. The current American National Standards Institute (ANSI) risk models used by the water sector, based on design basis threat (DBT) and risk analysis and management for critical asset protection (RAMCAP), are rooted in the traditional risk formula of threat multiplied by vulnerability multiplied by consequence. This paper concludes that due to the inability to define who the adversary is, along with their objectives, motives, and capabilities, and the lack of statistically valid datasets or available intelligence of malevolent threats, the requirements listed in these methodologies are not achievable and will remain as unknowns in water/wastewater/stormwater systems. Therefore, the risk models used for mitigating adversarial threats have fundamental errors that should be replaced by an alternate risk model capable of measuring what can be known about facility resilience to malevolent attacks. By treating risk as a vector quantity consisting of known parameters, the probability of success of a given threat can be calculated using the mathematical analysis of defense strategy and countermeasures (MADSC) methodology. Once these parameters are established, the MADSC methodology can be used to determine the degree of difficulty in compromising existing countermeasures and provide guidance for physical security improvements and budgeting based on quantitative results.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle