論文の概要: Cybersecurity Awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00474v1
- Date: Sun, 28 Feb 2021 11:54:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 16:45:06.398009
- Title: Cybersecurity Awareness
- Title(参考訳): サイバーセキュリティの意識
- Authors: Jason R. C. Nurse
- Abstract要約: サイバーセキュリティの認識は、サイバーセキュリティや情報セキュリティの側面に対する評価、理解、知識のレベルと見なすことができる。
このような側面には、サイバーリスクと脅威の認識だけでなく、適切な保護措置も含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.66512000865131
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cybersecurity awareness can be viewed as the level of appreciation,
understanding or knowledge of cybersecurity or information security aspects.
Such aspects include cognizance of cyber risks and threats, but also
appropriate protection measures.
- Abstract(参考訳): サイバーセキュリティの認識は、サイバーセキュリティや情報セキュリティに関する評価、理解、知識のレベルと見なすことができる。
このような側面には、サイバーリスクと脅威の認識に加えて、適切な保護措置も含まれる。
関連論文リスト
- The New Frontier of Cybersecurity: Emerging Threats and Innovations [0.0]
この研究は、個人、組織、社会全体に対するこれらの脅威の結果を掘り下げている。
これらの新興脅威の洗練と多様性は、サイバーセキュリティに対する多層的アプローチを必要とする。
本研究は、これらの脅威を緩和するための効果的な対策を実施することの重要性を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T12:08:20Z) - Leveraging Traceability to Integrate Safety Analysis Artifacts into the
Software Development Process [51.42800587382228]
安全保証ケース(SAC)は、システムの進化中に維持することが困難である。
本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを活用して,関連するシステムアーチファクトを安全解析モデルに接続する手法を提案する。
安全ステークホルダーがシステム変更が安全性に与える影響を分析するのに役立つように、システム変更の合理性を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T16:03:27Z) - Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。
従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。
グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T08:43:03Z) - Towards Safer Generative Language Models: A Survey on Safety Risks,
Evaluations, and Improvements [76.80453043969209]
本調査では,大規模モデルに関する安全研究の枠組みについて述べる。
まず、広範囲にわたる安全問題を導入し、その後、大型モデルの安全性評価手法を掘り下げる。
トレーニングからデプロイメントまで,大規模なモデルの安全性を高めるための戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T09:32:55Z) - A systematic literature review on Ransomware attacks [0.0]
Ransomwareを含むサイバー攻撃は、サイバーセキュリティを考えるときに最初に思い浮かぶものだ。
いくつかのサイバーセキュリティ対策にもかかわらず、ランサムウェアは人々を怖がらせ続けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T04:09:40Z) - A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and
Management [53.65687495231605]
SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。
AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T18:31:35Z) - Review: Deep Learning Methods for Cybersecurity and Intrusion Detection
Systems [6.459380657702644]
人工知能(AI)と機械学習(ML)はサイバー防衛の鍵となる技術として活用することができる。
本稿では,ネットワーク侵入検出に使用される様々な深層学習手法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T23:09:35Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - SMEs' Confidentiality Concerns for Security Information Sharing [1.3452510519858993]
しかし、中小の企業はEU経済の不可欠な部分と考えられているが、サイバー攻撃に非常に脆弱である。
本稿では,中小企業の主任情報セキュリティ責任者7人との半構造化インタビューの結果を提示し,オンライン同意コミュニケーションが情報共有のモチベーションに与える影響を評価する。
その結果,合意の適切なレベルを示す複数の選択肢によるオンライン同意が情報共有のモチベーションを改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T10:59:40Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z) - Cyber Security Incident Handling, Warning and Response System for the
European Critical Information Infrastructures (CyberSANE) [0.29005223064604074]
本稿では、動的協調・警告・応答システム(CyberSANEシステム)を提供することにより、臨界情報基盤(CII)の安全性とレジリエンスを高めることを目的とする。
提案したソリューションは、高度に相互接続され、複雑で多様な性質を持つデジタル環境におけるサイバーセキュリティインシデントを扱うための、第1のアプローチを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T15:25:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。