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A proliferação de sistemas ciberfísicos em veículos modernos, caracterizados por Unidades de Controle Eletrônico (ECUs) densamente interconectadas e redes de comunicação heterogêneas, ampliou significativamente a superfície de ataque automotiva. As metodologias tradicionais de Análise de Ameaças e Avaliação de Risco (TARA) permanecem predominantemente como processos manuais que apresentam limitações em escalabilidade e identificação abrangente de ameaças. Esta pesquisa aborda essas limitações desenvolvendo uma estrutura formalizada para automatizar a análise dos caminhos de ataque dentro da arquitetura automotiva. Embora as metodologias de grafos de ataque tenham demonstrado eficácia em domínios convencionais de tecnologia da informação, sua aplicação em contextos de cibersegurança automotiva apresenta desafios únicos decorrentes de restrições arquitetônicas específicas do domínio. Propomos uma nova metodologia de Priorização de Caminhos de Ataque Baseada em Grafos (GAPP) que integra modelagem de Máquinas de Estados Finitos Estendidas (EFSM). Nossa implementação utiliza a arquitetura de banco de dados de grafos de propriedade Neo4j para estabelecer os mapeamentos entre componentes arquitetônicos, estados de segurança e vetores de exploração. Esta pesquisa contribui com uma abordagem sistemática para a avaliação de segurança automotiva, aprimorando as capacidades de identificação de vulnerabilidades enquanto reduz a complexidade analítica.
Saulaiman et al. (Terç,) estudaram esta questão.