[論文レビュー] A Review of Cybersecurity Incidents in the Food and Agriculture Sector

Ajay Kulkarni, Yingjie Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2024

Technology and Security Systems被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、2011年〜2023年の食品・農業セクターにおける公開された30件のサイバーセキュリティ事案を網羅し、攻撃パターンと影響を分析し、セキュリティフレームワークを調査し、Farmer-Centered AI (FCAI) フレームワークと AI assurance を提案する。

ABSTRACT

The increasing utilization of emerging technologies in the Food & Agriculture (FA) sector has heightened the need for security to minimize cyber risks. Considering this aspect, this manuscript reviews disclosed and documented cybersecurity incidents in the FA sector. For this purpose, thirty cybersecurity incidents were identified, which took place between July 2011 and April 2023. The details of these incidents are reported from multiple sources such as: the private industry and flash notifications generated by the Federal Bureau of Investigation (FBI), internal reports from the affected organizations, and available media sources. Considering the available information, a brief description of the security threat, ransom amount, and impact on the organization are discussed for each incident. This review reports an increased frequency of cybersecurity threats to the FA sector. To minimize these cyber risks, popular cybersecurity frameworks and recent agriculture-specific cybersecurity solutions are also discussed. Further, the need for AI assurance in the FA sector is explained, and the Farmer-Centered AI (FCAI) framework is proposed. The main aim of the FCAI framework is to support farmers in decision-making for agricultural production, by incorporating AI assurance. Lastly, the effects of the reported cyber incidents on other critical infrastructures, food security, and the economy are noted, along with specifying the open issues for future development.

研究の動機と目的

• Food & Agriculture (FA) セクターを重要インフラとして、Industrial 4.0 技術のもとで保護する必要性を動機づけ、正当化する。
• 2011–2023年のFA分野の公開されたサイバーセキュリティ事案を収集・分類し、脅威パターンと影響を評価する。
• 一般的に用いられているサイバーセキュリティフレームワークと農業特化のセキュリティソリューションを要約する。
• AI assurance に基づくフレームワーク（FCAI）を提案し、農業AIシステムの意思決定支援を強化する。
• 重要インフラ、食品安全保障、経済への波及効果を論じ、今後の課題を明らかにする。

提案手法

• 2011年から2023年までのFAセクターで公開・文書化された30件の事案を組織別に系統的に収集する。
• FBI flash通知、CSISリスト、内部組織レポート、メディア情報源からの情報をソースとする。
• 各事案の脅威、身代金額、組織への影響を簡潔に記述する。
• 共通の脅威ベクター（例：ランサムウェア）と事案の影響を統合して同定する。
• FAに関連する人気のサイバーセキュリティフレームワークと農業特化のセキュリティソリューションをレビューする。
• Farmer-Centered AI (FCAI) フレームワークと AI assurance の考慮事項を紹介・説明する。

Figure 1 : The timeline of 397 security incidents and 115 security breaches from 2015 to 2023 in the FA domain. The security incidents reported in this survey are shown using company logos from 2011 to 2023.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2011年〜2023年のFAセクターに影響を与える支配的なサイバー脅威と攻撃パターンは何か。
• RQ2 これらの事案がFA組織全体に与える典型的な影響（データ損失、財務損失、サービス障害）は何か。
• RQ3 FAセクターのリスクを緩和するのに最も適用性の高いサイバーセキュリティフレームワークと農業特化のセキュリティソリューションは何か。
• RQ4 FCAIフレームワークを通じてAI assurance を農業AIシステムに統合し、意思決定とレジリエンスをどのように高められるか。

主な発見

• FAセクターのサイバーセキュリティ脅威はますます頻繁になっており、ランサムウェアとデータ漏えいが顕著である。
• 本研究は2011–2023年にわたる複数の国・サブセクター（食品生産者、小売業者、流通業者、サービス提供者）にわたる30件の事案を網羅する。
• 顕著な財務影響には、Targetのデータ流出による約202百万ドルのコスト、Mondelezの約180百万ドルの障害、その他の数百万ドル級の損失が含まれる。
• ランサムウェアとデータの外部流出は一貫して運用、サプライチェーン、重要な加工（例：工場運用、物流、在庫管理）を混乱させた。
• FA事案は、直接の被害者以外にも重要インフラ、食品安全保障、および経済の安定性に跨るクロスセクターの影響を示している。
• 本論文はサイバーセキュリティフレームワークと農業特化のソリューションを提唱し、AI assurance を農業AIライフサイクルに組み込む FCAI フレームワークを提案している。

Figure 2 : Six AI assurance goals that are needed for the verification and validation of AI.