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紹介文 :
AI・IoT時代に即した、システムを全体俯瞰でとらえるシステム思考アプローチであるSTAMP (Systems Theoretic Accident Model and Processes)やしなやかな強さで安全性を実現し、回復させるレジリエンス・エンジニアリングが注目されている。

そこで産業総合研究所からだされたサイバーセキュリティ事故報告書に対して、STAMPモデルを用いた事故分析手法CAST(Casual Analysis using System Theory)とレジリエンスエンジニアの機能共鳴手法FRAMの2つの手法による分析を実施し、各手法の特徴を比較した。セーフティ技術であるCASTとFRAMをサイバーセキュリティの分析に用いた点も大変、新規性の高い取り組みである。

論文とともに具体的な分析の一連の証跡、分析手順、結果など、利用価値の高い付録も収録しているので、ぜひ活用してほしい。
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