Akıllı araçlar için bulanık mantık temelli siber güvenlik risk modeli

Abstract

Siber güvenlik zafiyetleri çok sayıda akıllı sistemde artarak görünmeye devam etmektedir. Akıllı sistemlerin bir alt şubesi sayılabilecek, akıllı araçlar ise neredeyse tekerlek üzerindeki yazılımlara dönüşmüşlerdir. Araçlarda çalışan kod satırı sayısını ve siber fiziksel sistemlerin artması, beraberinde atak yüzeyinin artmasını da getirmiştir. 1990'lı yıllardan sonra üretilen araçların neredeyse tamamı akıllı araç sınıfına girmektedir. Akıllı araçlardaki siber zafiyetlerin tespit ve değerlendirilmesi için yeterli yöntem bulunmamaktadır. Başka bir zorluk ise, siber riskler genellikle arşivlenmesidir. İstatistiksel verinin az olduğu durumlarda uzmanlardan alınan görüşlerinin değerlendirilmesi daha uygun olabilmektedir. Bu tezde akıllı araçlar için, aralıklı tip-2 bulanık mantık temelli siber güvenlik risklerin değerlendirilmesi için bir model önerilmektedir. Model CORAS adı verilen şekilsel risk ilişki tekniğinin üzerine, her bir olayın olma olasılığının uzmanlardan aralıklı olarak alınan olasılık değerlerini nihai bir değere yakınsayan bir teknik olarak geliştirilmiştir. Tekniğin temelinde bir akıllı araçta istenmeyen nihai olayın gerçekleşmesine giden alt olaylar kabaca modellenmiş, CORAS tekniği ile birbirleri arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Daha sonra birbirini takip eden olayların, nihai olaya varan olasılıkları hesaplanabilir hale gelmiştir. Risk haritası önce sentetik değerlerle denenmiş daha sonra uzman görüşlerine dayanarak toplanan bilgiler, yeni türetilen bu yöntemde uygulanarak test edilmiştir. Sonuç olarak; risk hesaplamasını yapabilmek için, hesaplanacak istenen istenmeyen olayın oluşma olasılığı değerlerine ulaşılmıştır.

Cyber security vulnerabilities continue to increase in many intelligent systems. Smart vehicles which can be considered as a sub-branch of smart systems, have become almost software on a wheel. The number of lines of code running on vehicles and the increase in cyber-physical systems have brought an increase in attack surface. Almost all of the vehicles produced after the 1990s can be classified as smart vehicles. There are not much method to detect and evaluate cyber vulnerabilities and risks in smart vehicles. Another challenge is that cyber risks are often not archived. In cases where statistical data are scarce, it may be more appropriate to evaluate the opinions of experts. In this thesis, we propose a model for smart cars to calculate the cyber security risks based on interval type-2 fuzzy sets. The model was developed on the formal risk relationship technique called CORAS, a technique that converges the probability values of the probability of each event occurring as intervals from experts to a nearest final value. Based on the technique, the sub-events leading to the undesired event occurring in smart cars are roughly modeled. Then, the fuzzy probabilities of several events to the final event became computable. The given risk map was first tested with synthetic values and then the information gathered on the basis of expert opinions was tested using this newly derived method. Finally, it became possible to calculate the probability of the occurance of the unwanted incident specified to calculate the risk value as in input.