[論文レビュー] A Systems Thinking for Cybersecurity Modeling

Dingyu Yan|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2020

Information and Cyber Security参考文献 40被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、サイバースペースにおける複雑性、予測不可能性、動的特性を捉えるために、構成要素、要因、およびそれらの相互作用を統合する包括的枠組みとしてシステムズ・シンキングを提示する。数学的および実証的モデリングを組み合わせ、反復的フィードバックを適用することで、サイバーセキュリティ脅威および防御のより良い特徴付け、評価、予測が可能になる。

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.

研究の動機と目的

• 孤立した境界に焦点を当て、システム的相互作用を捉えられない従来のサイバーセキュリティモデリングの限界を是正すること。
• サイバーセキュリティ効果性のための統一された指標と包括的な評価システムの欠如を克服すること。
• 技術的要因、人的要因、政策的要因、社会的要因を統合した包括的なモデリング枠組みに統合すること。
• システム的分析を通じて、理解、予測、サイバーセキュリティの改善を促進する概念的・手法的ロードマップを策定すること。
• フィードバックループと反復的検証を通じて、理論的モデリングと実世界の実践を橋渡しすること。

提案手法

• サイバーセキュリティを相互に接続された構成要素と動的相互作用を持つ複雑適応系としてモデリングするため、システムズ・シンキングの原則を適用する。
• 仮説と方程式に基づく数学的モデリングと、攻撃事例やログなどの実世界データに基づく実証的モデリングを統合する。
• 理論的モデルからの帰納的推論と、観察されたサイバーイベントからの帰納的推論を組み合わせて解決策を導出する。
• 実世界の実践から得たフィードバックループ（ステップ8）を、モデルの改善（ステップ10–11）に再適用することで、検証と向上を実現する。
• サイバー・エージェントおよびシステムにおける出現現象、非対称性、非一様な行動を捉えるためのシステムフレームワークを構築する。
• 理論的分析と実装の統合を通じて、実世界のサイバーセキュリティ対策を導き、モデルの正確性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 システムズ・シンキングは、複雑で動的なシステムとしてのサイバーセキュリティを包括的に理解するのにどのように寄与するか？
• RQ2 サイバーセキュリティの成果を形作る主要な構成要素、影響要因、およびそれらの相互作用は何か？
• RQ3 数学的モデリングと実証的モデリングをどのように統合することで、サイバー防御の予測と評価を向上させられるか？
• RQ4 サイバー・システムにおける出現現象と予測不可能性は、従来のモデリング手法にどのような挑戦をもたらすか？
• RQ5 実世界の実践からのフィードバックは、理論的サイバーセキュリティモデルの検証と改善にどのように寄与するか？

主な発見

• システムズ・シンキングは、従来のモデルでしばしば無視される複雑性、予測不可能性、出現現象、動的特性を捉える包括的枠組みを提供する。
• 数学的モデリングと実証的モデリングの統合により、より強固で検証されたサイバーセキュリティ分析が可能となり、フィードバックループによって時間の経過とともにモデルの正確性が向上する。
• このアプローチは、防御策の相乗効果が単独で評価することが困難であり、システム全体のセキュリティ効果に顕著な影響を与えるシステム的相互作用が存在することを明らかにする。
• 人的行動、政策、技術的要因は独立ではなく、動的に関連しているため、統合的モデリングアプローチが不可欠である。
• システムフレームワークは、隠れた影響要因とそれらの相互作用効果の特定を可能にし、攻撃および防御の結果のより良い予測を可能にする。
• 実世界の実践からの反復的フィードバックにより、分析的推論が検証され、理論的および実証的モデルの両方が継続的に改善される。