We identify quantitative characteristics of responses to cyber compromises that can be learned from repeatable, systematic experiments. We model a vehicle equipped with an autonomous cyber-defense system and which also has some inherent physical resilience features. When attacked by malware, this ensemble of cyber-physical features (i.e., "bonware") strives to resist and recover from the performance degradation caused by the malware's attack. We propose parsimonious continuous models, and develop stochastic models to aid in quantifying systems' resilience to cyber attacks.


翻译:我们从可重复的系统性实验中可以找到应对网络妥协的量化特点。我们模拟了一辆装备有自主的网络防御系统的飞行器,该飞行器也具有一些固有的体能抗御功能。当被恶意软件攻击时,这种网络物理特征(即“软件 ” ) 的组合(即“软件 ” ) 努力抵制恶意软件攻击造成的性能退化,并从中恢复过来。我们提出了令人厌恶的连续模型,并开发了随机模型,以帮助量化系统对网络袭击的抗御能力。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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