Automating Security Risk and Requirements Management for Cyber-Physical Systems

Cyber-physische Systeme ermöglichen zahlreiche moderne Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle wie vernetzte Fahrzeuge, das intelligente Stromnetz (Smart Grid) oder das industrielle Internet der Dinge. Ihre Schlüsselmerkmale Komplexität, Heterogenität und Langlebigkeit machen den langfristigen Schutz dieser Systeme zu einer anspruchsvollen, aber unverzichtbaren Aufgabe. In der physischen Welt stellen die Gesetze der Physik einen festen Rahmen für Risiken und deren Behandlung dar. Im Cyberspace gibt es dagegen keine vergleichbare Konstante, die der Erosion von Sicherheitsmerkmalen entgegenwirkt. Hierdurch können sich bestehende Sicherheitsrisiken laufend ändern und neue entstehen. Um Schäden durch böswillige Handlungen zu verhindern, ist es notwendig, hohe und unbekannte Risiken frühzeitig zu erkennen und ihnen angemessen zu begegnen. Die Berücksichtigung der zahlreichen dynamischen sicherheitsrelevanten Faktoren erfordert einen neuen Automatisierungsgrad im Management von Sicherheitsrisiken und -anforderungen, der über den aktuellen Stand der Wissenschaft und Technik hinausgeht. Nur so kann langfristig ein angemessenes, umfassendes und konsistentes Sicherheitsniveau erreicht werden. Diese Arbeit adressiert den dringenden Bedarf an einer Automatisierungsmethodik bei der Analyse von Sicherheitsrisiken sowie der Erzeugung und dem Management von Sicherheitsanforderungen für Cyber-physische Systeme. Das dazu vorgestellte Rahmenwerk umfasst drei Komponenten: (1) eine modelbasierte Methodik zur Ermittlung und Bewertung von Sicherheitsrisiken; (2) Methoden zur Vereinheitlichung, Ableitung und Verwaltung von Sicherheitsanforderungen sowie (3) eine Reihe von Werkzeugen und Verfahren zur Erkennung und Reaktion auf sicherheitsrelevante Situationen. Der Schutzbedarf und die angemessene Stringenz werden durch die Sicherheitsrisikobewertung mit Hilfe von Graphen und einer sicherheitsspezifischen Modellierung ermittelt und bewertet. Basierend auf dem Modell und den bewerteten Risiken werden anschließend fundierte Sicherheitsanforderungen zum Schutz des Gesamtsystems und seiner Funktionalität systematisch abgeleitet und in einer einheitlichen, maschinenlesbaren Struktur formuliert. Diese maschinenlesbare Struktur ermöglicht es, Sicherheitsanforderungen automatisiert entlang der Lieferkette zu propagieren. Ebenso ermöglicht sie den effizienten Abgleich der vorhandenen Fähigkeiten mit externen Sicherheitsanforderungen aus Vorschriften, Prozessen und von Geschäftspartnern. Trotz aller getroffenen Maßnahmen verbleibt immer ein gewisses Restrisiko einer Kompromittierung, worauf angemessen reagiert werden muss. Dieses Restrisiko wird durch Werkzeuge und Prozesse adressiert, die sowohl die lokale und als auch die großräumige Erkennung, Klassifizierung und Korrelation von Vorfällen verbessern. Die Integration der Erkenntnisse aus solchen Vorfällen in das Modell führt häufig zu aktualisierten Bewertungen, neuen Anforderungen und verbessert weitere Analysen. Abschließend wird das vorgestellte Rahmenwerk anhand eines aktuellen Anwendungsfalls aus dem Automobilbereich demonstriert.Cyber-Physical Systems enable various modern use cases and business models such as connected vehicles, the Smart (power) Grid, or the Industrial Internet of Things. Their key characteristics, complexity, heterogeneity, and longevity make the long-term protection of these systems a demanding but indispensable task. In the physical world, the laws of physics provide a constant scope for risks and their treatment. In cyberspace, on the other hand, there is no such constant to counteract the erosion of security features. As a result, existing security risks can constantly change and new ones can arise. To prevent damage caused by malicious acts, it is necessary to identify high and unknown risks early and counter them appropriately. Considering the numerous dynamic security-relevant factors requires a new level of automation in the management of security risks and requirements, which goes beyond the current state of the art. Only in this way can an appropriate, comprehensive, and consistent level of security be achieved in the long term. This work addresses the pressing lack of an automation methodology for the security-risk assessment as well as the generation and management of security requirements for Cyber-Physical Systems. The presented framework accordingly comprises three components: (1) a model-based security risk assessment methodology, (2) methods to unify, deduce and manage security requirements, and (3) a set of tools and procedures to detect and respond to security-relevant situations. The need for protection and the appropriate rigor are determined and evaluated by the security risk assessment using graphs and a security-specific modeling. Based on the model and the assessed risks, well-founded security requirements for protecting the overall system and its functionality are systematically derived and formulated in a uniform, machine-readable structure. This machine-readable structure makes it possible to propagate security requirements automatically along the supply chain. Furthermore, they enable the efficient reconciliation of present capabilities with external security requirements from regulations, processes, and business partners. Despite all measures taken, there is always a slight risk of compromise, which requires an appropriate response. This residual risk is addressed by tools and processes that improve the local and large-scale detection, classification, and correlation of incidents. Integrating the findings from such incidents into the model often leads to updated assessments, new requirements, and improves further analyses. Finally, the presented framework is demonstrated by a recent application example from the automotive domain

Memory-aware embedded control systems design

Control applications are often implemented on highly cost-sensitive and resource-constrained embedded platforms, such as microcontrollers with a small on-chip memory. Typically, control algorithms are designed using model-based approaches, where the details of the implementation platform are completely ignored. As a result, optimizations that integrate platform-level characteristics into the control algorithms design are largely missing. With the emergence of cyber-physical systems (CPS)-oriented thinking, there has lately been a strong interest in co-design of control algorithms and their implementation platforms, leading to work on networked control systems and computation-aware control algorithms design. However, there has so far been no work on integrating the characteristics of a memory architecture into the design of control algorithms. In this paper we, for the first time, show that accounting for the impact of on-chip memory (or cache) reuse on the performance of control applications motivates new techniques for control algorithms design. This leads to significant improvement in quality of control for given resource availability, or more efficient implementations of embedded control applications. We believe that this paper opens up a variety of possibilities for memory-related optimizations of embedded control systems, that will be pursued by researchers working on computer-aided design for CPS