Cyber Defence Trainer for Marine Integrated Platform Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
Modern civilian and military marine vessels employ integrated platform management systems to monitor and control various different operational ship systems such has engine control, navigation and potentially weapon systems. These platform management systems consist of information and operational technology (IT/OT) environments that integrate commercial operating systems, TCP/IP based protocols and supervisory control and data acquisition (SCADA) systems in order to monitor and control marine cyber physical systems. This integration of technologies introduces threat vectors as well as unique operational, safety and potentially environmental impacts for marine vessels. Ships’ crews do not always have security monitoring capabilities and trained security staff who understand the various onboard systems to the extent they could detect a cyber attack. Furthermore, there is a lack of training environments that could be used to educate marine cyber operators. The aim of this research is to build an environment based on effective cyber training techniques to enable the education of marine cyber operators in defensive cyber operations. The environment in this context is a defensive cyber security trainer that enables students to analyse network traffic in order to detect attacks against any ship systems, including cyber physical systems. Effective training techniques refers to the pedagogical recommendations for successful cyber education and effective gamified design. Educating marine cyber operators how to detect attacks on marine IT/OT environments within an integrated platform management system will enable better protection from cyber attack against marine vessels. To accomplish this aim, defensive cyber trainer was developed that consisted of three key components. The first was a Capture the Flag (CTF) framework. The second was a server that included the emulation and simulation of key ship integrated platform management system components within a virtualized environment. Third, were open source and customized plugins used to analyse traffic in our virtualized ship and the inclusion of three different kill chains based on real attacker tactics, techniques and procedures (TTPs). This defensive cyber trainer was validated against research methodologies for effective gamified environment design.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,008 |
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 ».