선박 시스템 공격 표면 분석 및 사이버 위협 평가를 위한 선박 베이지안 네트워크 모델 개발
Development of a Vessel Bayesian Network Model for Attack Surface Analysis and Cyber Threat Assessment in Vessel Systems
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초록
본 논문은 선박 시스템의 동적 사이버 위협 평가를 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 해양 디지털 전환으로 선박 시스템의 사이버 공격 표면이 확대되고 있으며, 국제 선급 협회의 IACS UR E26/E27 신조선 사이버보안 의무화에도 불구하고, 선박 환경의 접근제약, 육상 시스템과의 차이로 기존 위험 평가 방법론의 한계를 드러낸다. 본 연구는 IACS UR E27-CIS-MITRE-STRIDE 프레임워크를 통합한 새로운 베이지안 네트워크 기반 동적 위협 평가 모델을 제안한다. 제안 모델은 IACS UR E27-CIS 벤치마크 매핑 기반 보안 통제 항목 통합과 MITRE ATT&CK-STRIDE 모델 연계를 통해 취약점 연쇄 효과와 공격 경로를 식별한다. 실험을 통해 시스템 구성요소 간 상호 의존성의 확률적 모델링과 취약점 연쇄 효과 정량화의 효과성을 입증하였으며, 제한된 데이터 환경에서도 효과적인 선박 사이버보안 의사결정을 지원할 것으로 기대한다.
Abstract
This paper proposes a Bayesian network model for dynamic cyber threat assessment of ship systems. Maritime digital transformation has significantly expanded the cyber-attack surface of ship systems. Despite mandatory IACS UR E26/E27 cybersecurity requirements for new shipbuilding, access constraints and differences from shore-based systems expose limitations of existing risk assessment methodologies. This study introduces a novel dynamic threat assessment model integrating IACS UR E27-CIS-MITRE-STRIDE frameworks through Bayesian networks. The model integrates security controls via IACS UR E27-CIS benchmark mapping and identifies vulnerability cascading effects and attack pathways through MITRE ATT&CK-STRIDE model linkage. Experimental validation demonstrates effectiveness in probabilistically modeling system interdependencies and quantifying cascading effects, supporting ship cybersecurity decision-making in data-constrained environments.