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Automotive Security Analyzer for Exploitability Risks

An Automated and Attack Graph-Based Evaluation of On-Board Networks

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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-03-15



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Description
Our lives depend on automotive cybersecurity, protecting us inside and near vehicles. If vehicles go rogue, they can operate against the driver’s will and potentially drive off a cliff or into a crowd. The “Automotive Security Analyzer for Exploitability Risks” (AutoSAlfER) evaluates the exploitability risks of automotive on-board networks by attack graphs. AutoSAlfER’s Multi-Path Attack Graph algorithm is 40 to 200 times smaller in RAM and 200 to 5 000 times faster than a comparable implementation using Bayesian networks, and the Single-Path Attack Graph algorithm constructs the most reasonable attack path per asset with a computational, asymptotic complexity of only O(n * log(n)), instead of O(n²). AutoSAlfER runs on a self-written graph database, heuristics, pruning, and homogenized Gaussian distributions and boosts people’s productivity for a more sustainable and secure automotive on-board network. Ultimately, we enjoy more safety and security in and around autonomous, connected, electrified, and shared vehicles.
Pages
243 pages
Collection
n.c
Parution
2024-03-15
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658435059
EAN PDF
9783658435066
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
4639 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
105,49 €
EAN EPUB
9783658435066
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
32092 Ko
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Prix
105,49 €

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