A Large Language Model-Supported Threat Modeling Framework for Transportation Cyber-Physical Systems
Created by
Haebom
저자
M Sabbir Salek, Mashrur Chowdhury, Muhaimin Bin Munir, Yuchen Cai, Mohammad Imtiaz Hasan, Jean-Michel Tine, Latifur Khan, Mizanur Rahman
개요
본 논문은 교통 시스템의 사이버 물리 시스템(CPS)에 대한 사이버 위협 모델링 프레임워크인 TraCR-TMF를 제시한다. TraCR-TMF는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 전문가 개입을 최소화하면서 위협, 공격 기법, 대응 방안을 식별한다. MITRE ATT&CK 매트릭스를 기반으로 RAG, In-context learning, supervised fine-tuning 세 가지 LLM 기반 접근 방식을 사용하며, 취약성 분석을 통해 중요 자산에 대한 공격 경로를 매핑한다. 실제 사이버 공격 사례 분석을 포함한 두 가지 시나리오를 통해 90%의 정확도로 위협 식별 및 공격 예측 능력을 검증하였다.
