Cristin-resultat-ID: 2206557
Sist endret: 26. april 2024, 15:30
NVI-rapporteringsår: 2024
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2024

A method for threat modelling of industrial control systems

Bidragsytere:
  • Lars Flå og
  • Martin Gilje Jaatun

Bok

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2024
Hefte: 1
Sider: 221 - 234
ISBN:
  • 978-981-99-6974-6
Open Access

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: Tverrfaglig teknologi
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

A method for threat modelling of industrial control systems

Sammendrag

In this paper, we propose a new method for threat modelling of industrial control systems (ICS). The method is designed to be flexible and easy to use. Model elements inspired by IEC 62443 and Data Flow Diagrams (DFD) are used to create a model of the ICS under consideration. Starting from this model, threats are identified by investigating how the confidentiality, integrity and availability of different functions in the ICS can be attacked. Finally, threats are prioritised and mitigations are proposed for those threats that are not accepted by the ICS owner. We briefly illustrate the use of the method on a simplified and fictitious power grid secondary substation case.

Bidragsytere

Lars Halvdan Flå

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Lars Flå
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Software Engineering, Safety and Security ved SINTEF AS
Aktiv cristin-person

Martin Gilje Jaatun

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Software Engineering, Safety and Security ved SINTEF AS
1 - 2 av 2

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

Proceedings of the International Conference on Cybersecurity, Situational Awareness and Social Media: Cyber Science 2023; 03–04 July; University of Aalborg, Copenhagen, Denmark .

Onwubiko, Cyril; Rosati, Pierangelo; Rege, Aunshul; Erola, Arnau; Bellekens, Xavier; Hindy, Hanan; Jaatun, Martin Gilje. 2024, Springer. UISVitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1