論文の概要: GPT-Enabled Cybersecurity Training: A Tailored Approach for Effective Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04138v1
• Date: Tue, 7 May 2024 09:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:39:54.642653
• Title: GPT-Enabled Cybersecurity Training: A Tailored Approach for Effective Awareness
• Title（参考訳）: GPT-Enabled Cybersecurity Training: A Tailored Approach for Effective Awareness
• Authors: Nabil Al-Dhamari, Nathan Clarke,
• Abstract要約: 本研究では,従来のサイバーセキュリティ意識訓練(CSAT)プログラムの限界について検討する。 GPT(Generative Pre-Trained Transformers)を使ってこれらの欠点に対処する革新的なソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the limitations of traditional Cybersecurity Awareness and Training (CSAT) programs and proposes an innovative solution using Generative Pre-Trained Transformers (GPT) to address these shortcomings. Traditional approaches lack personalization and adaptability to individual learning styles. To overcome these challenges, the study integrates GPT models to deliver highly tailored and dynamic cybersecurity learning expe-riences. Leveraging natural language processing capabilities, the proposed approach personalizes training modules based on individual trainee pro-files, helping to ensure engagement and effectiveness. An experiment using a GPT model to provide a real-time and adaptive CSAT experience through generating customized training content. The findings have demonstrated a significant improvement over traditional programs, addressing issues of en-gagement, dynamicity, and relevance. GPT-powered CSAT programs offer a scalable and effective solution to enhance cybersecurity awareness, provid-ing personalized training content that better prepares individuals to miti-gate cybersecurity risks in their specific roles within the organization.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,従来のサイバーセキュリティ意識訓練(CSAT)プログラムの限界について検討し,これらの問題点に対処するためにジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー(GPT)を用いた革新的な解決策を提案する。 従来のアプローチでは、個人化と個別の学習スタイルへの適応性が欠如している。 これらの課題を克服するため、この研究はGPTモデルを統合し、高度に調整された動的サイバーセキュリティ学習の成果を提供する。 自然言語処理機能を活用することで、提案されたアプローチは、個々のトレーニング担当者のプロファイルに基づいてトレーニングモジュールをパーソナライズし、エンゲージメントと有効性を保証する。 GPTモデルを用いて、カスタマイズされたトレーニングコンテンツを生成することで、リアルタイムかつ適応的なCSAT体験を提供する実験。 その結果、エンゲージメント、動的性、関連性といった問題に対処し、従来のプログラムよりも顕著な改善が示された。 GPTを利用したCSATプログラムは、サイバーセキュリティ意識を高めるためのスケーラブルで効果的なソリューションを提供する。

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