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T
Benjamin Admin c160bb8291 feat: Cross-Domain MCAP Convergence Analysis — which capabilities carry the system (Phase Ω pause)
After Automotive, pause on domains and ask the deeper question: not "which MCAPs occur most often?"
(frequency deceives) but "which MCAPs CARRY the largest part of the system?". A deterministic MCAP
Impact Score (no AI) aggregates over the EXISTING data only:

  Impact = distinct Sources + Target Types + Domains + Journeys + Regulatory + Business Leverage

Critically anti-frequency-deception: a `likely_covered` cap is attributed to its source CERT (one
source), not to every target regulation — otherwise generic management caps win on raw frequency.
With that fix the Core surfaces the true cross-cutting nodes: secure_signed_update_distribution (18),
technical_vulnerability_management (17), access_control, incident_management, sbom_creation,
product_cyber_risk_assessment — exactly the bridges the user predicted; the high-frequency single-
domain environmental management caps correctly drop out.

Four reports, pure aggregation (no runtime, no new architecture): Core (highest impact), Emerging
(>=2 domains), Isolated (1 source/journey — specialised or convergence-not-yet-seen), Suspicious
(too coarse: generic verbs; too fine: hyper-specific isolated names) — an abstraction-level review
tool for domain experts. 11/62 caps already reach impact >=8; the method is ready to reveal whether a
30-50 MCAP core forms as Medical/Payment arrive. Non-runtime -> no deploy. 5 tests pass, check-loc 0.
2026-06-28 11:48:04 +02:00

4.0 KiB
Raw Blame History

Cross-Domain MCAP Convergence Analysis — wo konvergiert das Wissensmodell?

Nicht „welche MCAPs kommen am häufigsten vor?" (Häufigkeit täuscht), sondern „welche MCAPs TRAGEN den größten Teil des Systems?". Deterministischer Impact-Score (kein ML), internes Engineering-Werkzeug, reine Aggregation über vorhandene Daten (5 Transition Patterns + 7 Automotive-Quellen). Non-runtime, keine echten Namen.

Impact-Score (deterministisch)

Impact = distinct Sources + distinct Target-Types + distinct Domains + distinct Journeys + Regulatory Leverage + Business Leverage

  • 62 distinct Capabilities (MCAP-Kandidaten) über alle Quellen aggregiert.

1. Core MCAPs — höchster Impact (die tragenden Knoten)

Capability Impact Sources Types Domains Journeys
secure_signed_update_distribution 18 5 2 2 4
technical_vulnerability_management 17 5 3 2 4
access_control_and_authentication 15 4 2 2 5
incident_management 14 4 2 2 4
product_cyber_risk_assessment 13 3 1 2 4
secure_development_lifecycle 11 2 2 2 4
supplier_security 11 3 2 2 3
ce_conformity_assessment_and_technical_documentation 9 2 1 1 3
coordinated_vulnerability_disclosure 9 1 1 2 4
sbom_creation 9 1 1 2 4

→ Hoher Impact = ein Knoten verbindet viele Quellen ÜBER Typen/Domänen/Journeys hinweg — nicht „in 40 Dokumenten einer Normenfamilie".

2. Emerging MCAPs — verbinden ≥2 Domänen (Brücken zwischen Anforderungswelten)

  • secure_signed_update_distribution — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 2 Typen.
  • technical_vulnerability_management — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 3 Typen.
  • access_control_and_authentication — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 2 Typen.
  • incident_management — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 2 Typen.
  • product_cyber_risk_assessment — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 1 Typen.
  • secure_development_lifecycle — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 2 Typen.
  • supplier_security — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 2 Typen.
  • coordinated_vulnerability_disclosure — 2 Domänen (automotive, industrial_automation), 1 Typen.
  • (Echtes „Wachstum über Zeit" braucht historische Snapshots — hier Proxy = Domänen-Spannweite jetzt.)

3. Isolated MCAPs — nur 1 Quelle/Journey (Review: spezialisiert ODER Konvergenz übersehen?)

  • 36 Stück, u. a.: account_energy_consumption, cybersecurity_management_system, document_update_campaigns, document_waste_streams, issue_battery_passport, machine_safety_risk_assessment, measure_air_emissions, mechanical_safety_and_guards.

4. Suspicious MCAPs — Abstraktionsgrad-Verdacht (Experten-Review)

  • Evtl. zu grob (generisches Verb, breit aber nur 1 Typ): document_and_change_control, manage_chemical_substances.
  • Evtl. zu fein (isoliert + sehr spezifischer Name): operating_instructions_and_safety_information, provide_dedicated_security_contact, provide_functional_safety_evidence, restrict_hazardous_substances_rohs, secure_by_default_no_default_credentials, threat_analysis_and_risk_assessment.
  • Die Analyse sagt damit nicht nur WELCHE MCAPs wichtig sind, sondern auch, ob sie auf dem richtigen Abstraktionsniveau definiert sind.

Befund

Ein Kern beginnt sich zu zeigen: 11 von 62 Capabilities erreichen Impact ≥ 8 (tragende Knoten), 14 verbinden ≥2 Domänen. Bislang ist das Wissensmodell noch jung (5 Patterns + 1 Automotive-Profil), aber die Methode steht: sobald Medical/Payment/weitere Domänen als DATEN hinzukommen, zeigt dieselbe Aggregation, ob sich der erwartete stabile Kern von 3050 hochkonvergenten MCAPs bildet — der gemeinsame Strukturkern hinter sehr unterschiedlichen Anforderungswelten. Das ist ein tieferer Wertnachweis als „eine weitere Norm unterstützt". Reine Aggregation, 0 Runtime, 0 neue Architektur.