ccdcoe

#7GERA #ENISA #NIS2 #CCDCOE #UkraineRussiaWar : $BTC / $ETH
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import random # セキュリティアーキテクチャグラフを定義する def build_security_graph(): G = nx.Graph() # ノード: 国/地域（ヨーロッパ + ウクライナに焦点を当て、米国は除外） nodes = [ 'ウクライナ', 'ポーランド', 'ドイツ', 'フランス', '英国', 'エストニア', 'ルーマニア', 'ブルガリア', 'スウェーデン', 'フィンランド', 'トルコ', 'スイス' # データのための中立 ] G.add_nodes_from(nodes) # エッジ: 同盟/優先順位（地政学的、経済的、サイバー、情報） # 重み: 強さ（1-10、高いほど強い結びつき） edges = [ ('ウクライナ', 'ポーランド', {'weight': 9, 'type': '地政学的/経済的'}), ('ウクライナ', 'ドイツ', {'weight': 8, 'type': '経済的/サイバー'}), ('ウクライナ', 'フランス', {'weight': 7, 'type': '情報/ソフトパワー'}), ('ウクライナ', '英国', {'weight': 8, 'type': '軍事/情報'}), ('ウクライナ', 'エストニア', {'weight': 6, 'type': 'サイバー'}), ('ウクライナ', 'ルーマニア', {'weight': 7, 'type': '地政学的/黒海'}), ('ポーランド', 'ドイツ', {'weight': 9, 'type': '経済的'}), ('ドイツ', 'フランス', {'weight': 10, 'type': 'EUの中心'}), ('フランス', '英国', {'weight': 7, 'type': 'ブレグジット後'}), ('エストニア', 'スウェーデン', {'weight': 8, 'type': '北欧のサイバー'}), ('スウェーデン', 'フィンランド', {'weight': 9, 'type': '北欧'}), ('ルーマニア', 'ブルガリア', {'weight': 6, 'type': '黒海'}), ('ウクライナ', 'トルコ', {'weight': 5, 'type': '軍事/ドローン'}), ('スイス', 'ドイツ', {'weight': 6, 'type': 'データ保護'}), ('スイス', 'ウクライナ', {'weight': 4, 'type': '中立データハブ'}) ] G.add_edges_from(edges) return G # ハイブリッド脅威の伝播をシミュレートする（例：外部ノードから始まるサイバー攻撃） def simulate_threat(G, start_node='External_Threat', target='ウクライナ', steps=5): # 外部脅威ノードを追加 G.add_node(start_node) # 脅威を脆弱なエッジに接続する（例：ロシア向けノードに） G.add_edge(start_node, 'ウクライナ', {'weight': 1, 'type': 'ハイブリッド'}) G.add_edge(start_node, 'エストニア', {'weight': 1, 'type': 'サイバー'}) G.add_edge(start_node, 'ルーマニア', {'weight': 1, 'type': '情報'}) # シンプルな伝播: レジリエンスチェック付きのランダムウォーク current = start_node path = [current] resilience_scores = {node: random.uniform(0.7, 1.0) for node in G.nodes()} # ネットワークの高いレジリエンス for _ in range(steps): neighbors = list(G.neighbors(current)) if not neighbors: break next_node = random.choice(neighbors) edge_weight = G[current][next_node]['weight'] # レジリエンスが伝播を減衰させる if random.random() > (edge_weight / 10) * resilience_scores[next_node]: print(f"脅威が{next_node}でレジリエンスによりブロックされました.") break current = next_node path.append(current) return path, resilience_scores[target] # グラフを視覚化する def visualize_graph(G): pos = nx.spring_layout(G) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'type') nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.title("ヨーロッパ-ウクライナのセキュリティアーキテクチャグラフ") plt.show() # 画像として保存する場合: plt.savefig('security_arch.png') # メイン実行 if __name__ == "__main__": G = build_security_graph() threat_path, ukraine_resilience = simulate_threat(G, steps=10) print(f"シミュレーションされた脅威の経路: {threat_path}") print(f"ウクライナのレジリエンススコア: {ukraine_resilience:.2f}") visualize_graph(G) # 表示が不要な場合はコメントアウト; 画像として保存する