Operational technology (OT) networks are increasingly coupled with information technology (IT), expanding the attack surface and complicating incident response. Although OT standards emphasise incident reporting and evidence preservation, they do not specify what data to capture during an incident, which hinders coordination across stakeholders. In contrast, IT guidance defines reporting content but does not address OT constraints. This paper presents the Agnostic Incident Reporting (AIR) framework for live OT incident reporting. AIR comprises 25 elements organised into seven groups to capture incident context, chronology, impacts, and actions, tailored to technical, managerial, and regulatory needs. We evaluate AIR by mapping it to major OT standards, defining activation points for integration and triggering established OT frameworks, and then retrospectively applying it to the 2015 Ukrainian distribution grid incident. The evaluation indicates that AIR translates high-level requirements into concrete fields, overlays existing frameworks without vendor dependence, and can support situational awareness and communication during response. AIR offers a basis for standardising live OT incident reporting while supporting technical coordination and regulatory alignment.


翻译:运营技术(OT)网络与信息技术(IT)的耦合日益紧密,这扩大了攻击面并使事件响应复杂化。尽管OT标准强调事件报告与证据保全,但并未明确规定事件期间应捕获哪些数据,这阻碍了利益相关者之间的协调。相比之下,IT指南虽定义了报告内容,却未考虑OT特有的约束条件。本文提出了一种用于实时OT事件报告的不可知论事件报告(AIR)框架。AIR包含25个要素,分为七组,旨在捕获事件背景、时间线、影响及应对措施,并可根据技术、管理和监管需求进行定制。我们通过将AIR映射到主要OT标准、定义集成与触发现有OT框架的激活点,并随后将其回顾性应用于2015年乌克兰配电网络事件来评估该框架。评估表明,AIR能将高层级需求转化为具体字段,在不依赖供应商的情况下覆盖现有框架,并能在响应过程中支持态势感知与沟通。AIR为标准化实时OT事件报告提供了基础,同时支持技术协调与监管一致性。

0
下载
关闭预览

相关内容

清华大学智能产业研究院(AIR)招聘深度强化方向的本科/硕士/博士实习生,主要研究方向侧重前沿 offline RL/multi-agent RL 算法研究及转化落地。团队同时注重与行业头部企业密切协作,赋能相应产业,实现高水平的产学研转化。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员