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AMENAZATARGET: Hacia un Análisis Automatizado de Árboles de Ataque para la Ciberseguridad Automotriz

Autores: Chlup, Sebastian; Christl, Korbinian; Schmittner, Christoph; Shaaban, Abdelkader Magdy; Schauer, Stefan; Latzenhofer, Martin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

AMENAZATARGET: Hacia un Análisis Automatizado de Árboles de Ataque para la Ciberseguridad Automotriz


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Automotriz
Redes interconectadas
Factores de riesgo cibernético
Modelado de amenazas
Propagación de ataques
árbol de ataques

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El dominio automotriz se está alejando de vehículos simples e aislados hacia redes interconectadas de sistemas heterogéneos que forman una infraestructura de transporte compleja. Los medios adicionales de comunicación resultan en superficies de ataque aumentadas que pueden ser explotadas tanto por atacantes físicos como remotos si no se aseguran adecuadamente. Por lo tanto, el sector automotriz está expuesto a nuevos factores de riesgo cibernético. En consecuencia, se han desarrollado enfoques conjuntos que buscan asegurar vehículos e infraestructura mediante la identificación y mitigación de amenazas potenciales para el dominio automotriz en varios proyectos de investigación. Este documento se basa en desarrollos originados en estos proyectos y en estándares y regulaciones correlacionados. Además, se introducirá la extensión de una herramienta de modelado de amenazas existente, THREATGET, con un nuevo enfoque automatizado hacia la propagación de ataques. Por lo tanto, realizaremos un análisis de un ejemplo del mundo real del dominio automotriz. Además, identificaremos y analizaremos amenazas potenciales y discutiremos su acumulación para generar automáticamente un árbol de ataques.

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