[논문 리뷰] A Systems Thinking for Cybersecurity Modeling

Dingyu Yan|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 16.

Information and Cyber Security참고 문헌 40인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 사이버공간의 복잡성, 예측 불가능성, 동적 특성을 다루기 위해 시스템 사고를 통합적 프레임워크로 제안한다. 구성요소, 요인 및 상호작용을 통합함으로써 사이버보안의 복잡한 문제를 보다 잘 특성화하고 평가하며 예측할 수 있도록 한다. 수학적 모델링과 실증적 모델링을 결합하고 반복 피드백을 적용함으로써, 사이버보안 위협과 대응 조치를 더 잘 이해하고 예측할 수 있다.

ABSTRACT

Solving cybersecurity issues requires a holistic understanding of components, factors, structures and their interactions in cyberspace, but conventional modeling approaches view the field of cybersecurity by their boundaries so that we are still not clear to cybersecurity and its changes. In this paper, we attempt to discuss the application of systems thinking approaches to cybersecurity modeling. This paper reviews the systems thinking approaches and provides the systems theories and methods for tackling cybersecurity challenges, regarding relevant fields, associated impact factors and their interactions. Moreover, an illustrative example of systems thinking frameworks for cybersecurity modeling is developed to help broaden the mind in methodology, theory, technology and practice. This article concludes that systems thinking can be considered as one of the powerful tools of cybersecurity modeling to find, characterize, understand, evaluate and predict cybersecurity.

연구 동기 및 목표

• 고립된 경계에만 초점을 맞춘 전통적 사이버보안 모델링의 한계를 해결하고 체계적 상호작용을 포착하지 못하는 문제를 해결한다.
• 사이버보안 효과성에 대한 통합된 지표와 종합적인 평가 체계의 부재를 보완한다.
• 기술적, 인간적, 정책적, 사회적 요인을 통합하여 일관된 모델링 프레임워크로 통합한다.
• 체계적 분석을 통해 사이버보안을 이해하고 예측하며 개선하기 위한 개념적 및 방법론적 도표를 수립한다.
• 피드백 루프와 반복적 검증을 통해 이론적 모델링과 실질적 실천을 연결한다.

제안 방법

• 사이버보안을 상호연결된 구성요소와 동적 상호작용을 가진 복잡한 적응 시스템으로 모델링하기 위해 시스템 사고 원리를 적용한다.
• 가설과 방정식에 기반한 수학적 모델링과 실제 사례 및 로그와 같은 실세계 데이터에 기반한 실증적 모델링을 통합한다.
• 이론적 모델에서 연역적 추론을 하고 관측된 사이버 사건에서 귀납적 추론을 통해 해결책을 도출한다.
• 실제 실천에서의 피드백 루프(단계 8)를 통해 모델 개선(단계 10–11)을 위한 검증과 향상을 구현한다.
• 사이버 행위자와 시스템에서 나타나는 탄생, 비대칭성, 비균일 행동을 포착하는 시스템 프레임워크를 개발한다.
• 이론적 분석과 실질적 구현을 융합하여 실세계 사이버보안 해결책을 이끌고 모델 정확도를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시스템 사고는 사이버보안을 복잡하고 동적인 시스템으로 통합적으로 이해하는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ2 사이버보안 결과를 형성하는 주요 구성요소, 영향 요인 및 그 상호작용은 무엇인가?
• RQ3 수학적 모델링과 실증적 모델링을 어떻게 통합하여 사이버 방어의 예측 및 평가 능력을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 사이버 시스템에서 나타나는 탄생과 예측 불가능성은 전통적 모델링 접근 방식에 어떤 도전을 가하는가?
• RQ5 실세계 실천에서의 피드백은 이론적 사이버보안 모델을 어떻게 검증하고 개선하는가?

주요 결과

• 시스템 사고는 전통적 모델에서 자주 간과되는 복잡성, 예측 불가능성, 탄생, 동적 특성을 포괄하는 종합적 프레임워크를 제공한다.
• 수학적 모델링과 실증적 모델링의 통합은 더 강력하고 검증된 사이버보안 분석을 가능하게 하며, 피드백 루프로 인해 시간이 지남에 따라 모델 정확도가 향상된다.
• 이 방법론은 방어 조치 간의 상호보완성이 고립적으로 평가하기 어려우며, 체계적 상호작용이 전체 보안 효과성에 크게 영향을 준다는 점을 드러낸다.
• 인간 행동, 정책, 기술적 요인은 상호 독립적이지 않으며 동적으로 연결되어 있어 통합적 모델링 접근이 필수적이다.
• 시스템 프레임워크는 숨겨진 영향 요인과 그 상호작용 효과를 드러내어 공격 및 방어 결과를 더 잘 예측할 수 있도록 지원한다.
• 실세계 실천에서의 반복적 피드백은 분석적 추론을 검증하고 이론적 및 실증적 모델을 지속적으로 개선한다.