論文の概要: Cyber Security in Energy Informatics: A Non-technical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01867v1
- Date: Fri, 3 May 2024 05:39:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:45:11.323106
- Title: Cyber Security in Energy Informatics: A Non-technical Perspective
- Title(参考訳): エネルギーインフォマティクスにおけるサイバーセキュリティ
- Authors: Duong Dang, Tero Vartiainen, Mike Mekkanen,
- Abstract要約: 本研究の目的は、エネルギー情報分野におけるサイバーセキュリティの非技術的問題に焦点を当てた文献レビューを行うことである。
この結果は、教育、認識、政策、標準、人間とリスク、課題、解決策を含む7つの非技術問題が文献で議論されていることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Literature in cyber security including cyber security in energy informatics are tecnocentric focuses that may miss the chances of understanding a bigger picture of cyber security measures. This research thus aims to conduct a literature review focusing on non-technical issues in cyber security in the energy informatics field. The findings show that there are seven non-technical issues have been discussed in literature, including education, awareness, policy, standards, human, and risks, challenges, and solutions. These findings can be valuable for not only researchers, but also managers, policy makers, and educators.
- Abstract(参考訳): エネルギー情報学におけるサイバーセキュリティを含むサイバーセキュリティに関する文献は、サイバーセキュリティ対策の全体像を理解する機会を逃す可能性のある、テコノリックな焦点である。
本研究の目的は,エネルギー情報分野におけるサイバーセキュリティの非技術的問題に焦点を当てた文献レビューを行うことである。
この結果は、教育、認識、政策、標準、人間とリスク、課題、解決策を含む7つの非技術問題が文献で議論されていることを示している。
これらの発見は研究者だけでなく、管理者、政策立案者、教育者にも有用である。
関連論文リスト
- Practical Cybersecurity Ethics: Mapping CyBOK to Ethical Concerns [13.075370397377078]
我々はサイバーセキュリティ・ボディー・オブ・ナレッジ(Cyber Security Body of Knowledge, CyBOK, CyBOK)で現在進行中の業務を利用して、専門職の責任と倫理を勧誘し、文書化している。
サイバーセキュリティの倫理に関する文献レビューに基づいて、サイバーセキュリティの専門職における倫理的課題を探求するためにCyBOKを使用します。
私たちの調査結果は、サイバーセキュリティには幅広い倫理的課題があるだけでなく、サイバーセキュリティのさまざまな領域が特定の倫理的考慮に直面する可能性があることを示唆しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T19:44:03Z) - Artificial Intelligence Ethics Education in Cybersecurity: Challenges
and Opportunities: a focus group report [10.547686057159309]
サイバーセキュリティにおけるAIツールの出現は多くの機会と不確実性を生み出している。
AIサイバーセキュリティ作業における“ブラックボックス”の精神の理解も、最も重要である。
将来のAI教育者や実践者は、厳格な技術トレーニングカリキュラムを実装することで、これらの問題に対処する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T00:08:07Z) - Introducing and Interfacing with Cybersecurity -- A Cards Approach [5.269622526990732]
The National Cyber Security CentreはCybersecurity Body of Knowledge (CyBOK)を出版した。
CyBOKには1000ページ以上の奥行きの材料が含まれており、初心者にとっては容易ではないかもしれない。
本稿では,初歩的なサイバーセキュリティ知識を提供するためのカードフォーマットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T10:01:42Z) - Adversarial Machine Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and
Legal Implications [0.4665186371356556]
2022年7月、ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging TechnologyとStanford Cyber Policy CenterのGeopolitics, Technology, and Governanceプログラムが、人工知能システムの脆弱性と従来型のソフトウェア脆弱性との関係を調べる専門家のワークショップを開催した。
議論されたトピックは、AI脆弱性が標準的なサイバーセキュリティプロセスの下でどのように扱われるか、現在の障壁がAI脆弱性に関する情報の正確な共有を妨げていること、AIシステムに対する敵対的攻撃に関連する法的問題、政府支援がAI脆弱性の管理と緩和を改善する可能性のある潜在的な領域である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T22:27:53Z) - 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) - Pedagogic Challenges in Teaching Cyber Security -- a UK Perspective [0.0]
サイバーセキュリティは、英国、米国、そして世界中の多くの国で国家の懸念の種となっている。
学生のサイバーセキュリティへの期待とCSI効果に関する課題について検討する。
我々は、科学とツールに関する議論を取り上げ、学生や産業界と学位コースを教える学者の間での教育的な緊張に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T13:55:21Z) - Mitigating Covertly Unsafe Text within Natural Language Systems [55.26364166702625]
制御されていないシステムは、怪我や致命的な結果につながるレコメンデーションを生成する。
本稿では,身体的危害につながる可能性のあるテキストのタイプを識別し,特に未発見のカテゴリを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T17:59:49Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T18:27:41Z) - Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI
Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。
近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。
本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T09:54:54Z) - 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) - 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)
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。