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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Argumentation-Based Cyber Attribution: The DeLP3E Model

verfasst von : Eric Nunes, Paulo Shakarian, Gerardo I. Simari, Andrew Ruef

Erschienen in: Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In cyber attribution, knowledge bases consisting of all the available information for a specific domain, along with the current state of affairs, will typically contain contradictory data coming from different sources, as well as data with varying degrees of uncertainty attached. In this chapter, we propose a probabilistic structured argumentation framework that arises from the extension of Presumptive Defeasible Logic Programming (PreDeLP) with probabilistic models, and argue that this formalism is especially suitable for handling such contradictory and uncertain data–hence the framework would be well-suited for cyber attribution. We conclude with the demonstration—via a case study—of how our framework can be used to address the attribution problem in cybersecurity.

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Fußnoten
1
The causality is a little more complicated than this sentence suggests. The cyber attribution problem was indeed the original motivation for the development of DeLP3E, and elements of the example evolved along with the formalism.
 
2
In the sense of providing reasons for and against a position.
 
3
Langner was later vindicated by the discovery of an older sample, Stuxnet 0.5, which generated the data block [3].
 
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Metadaten
Titel
Argumentation-Based Cyber Attribution: The DeLP3E Model
verfasst von
Eric Nunes
Paulo Shakarian
Gerardo I. Simari
Andrew Ruef
Copyright-Jahr
2018
Buch
Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution

Print ISBN: 978-3-319-73787-4

Electronic ISBN: 978-3-319-73788-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-73788-1_3