論文の概要: Gamification of IT for training in information systems management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12561v1
- Date: Tue, 21 May 2024 07:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:58:57.188121
- Title: Gamification of IT for training in information systems management
- Title(参考訳): 情報システム管理教育におけるITのゲーミフィケーション
- Authors: Yann Goetgheluck, Sarah Mernit, Julie Pereira,
- Abstract要約: IAEパリエストには、学生のスキル向上を目的とした教育用CTFチームが設置されている。
予備的な結果は、サイバーセキュリティスキルを改善するためのソフトスキルの重要性を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article examines the integration of IT competitions, in particular Capture The Flag, into an information systems management course to fill skills gaps, particularly in the field of cybersecurity. An educational CTF team has been set up at IAE Paris-Est with the aim of developing students' skills. Workshops, challenges, and events have been organised to familiarise them with the CTFs and offer them support adapted to their level. Preliminary results show the importance of soft skills in improving cybersecurity skills. The CTF pedagogical team is continuing to experiment with and evaluate these methods to improve the accessibility and effectiveness of cybersecurity training.
- Abstract(参考訳): 本稿では、特にサイバーセキュリティ分野において、ITコンペティション、特にCapture The Flagを、スキルギャップを埋めるための情報システム管理コースに統合することを検討する。
IAEパリエストには、学生のスキル向上を目的とした教育用CTFチームが設置されている。
ワークショップ、課題、イベントが組織され、CTFに精通し、彼らのレベルに適応したサポートを提供しています。
予備的な結果は、サイバーセキュリティスキルを改善するためのソフトスキルの重要性を示している。
CTF教育チームは、サイバーセキュリティトレーニングのアクセシビリティと有効性を改善するために、これらの方法の実験と評価を続けている。
関連論文リスト
- A Framework for Mapping Organisational Workforce Knowledge Profile in Cyber Security [11.934344823380615]
総合的なサイバーセキュリティの知識プロファイルを構築することは、大きな課題だ。
組織のサイバーセキュリティ知識を評価するための明確な方法論が欠如している。
我々は、組織の知識プロファイルを構築するために、CyBOKを活用するフレームワークを前進させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T14:34:37Z) - GPT-Enabled Cybersecurity Training: A Tailored Approach for Effective Awareness [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T09:08:00Z) - Enhancing Security Awareness Through Gamified Approaches [0.21990652930491858]
ゲーミフィケーションは情報セキュリティ意識訓練(SAT)の分野における新しい概念である。
本稿では,スマートグリッドユーザ/オペレータを対象としたスマートメータコンポーネント間のセキュリティ意識向上におけるGamificationの有効性について検討する。
3段階の参加者のスコアは、それぞれ40%、35%、29%向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T17:32:05Z) - An Actionable Framework for Understanding and Improving Talent Retention
as a Competitive Advantage in IT Organizations [44.342141516382284]
この作業は、IT組織で使用されるTalent Retention(TR)のための実行可能なフレームワークを提示します。
我々のフレームワークには、一連の要因、文脈特性、障壁、戦略、対処メカニズムが含まれています。
この結果から,ソフトウェア技術者は他の専門家グループと区別できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T17:08:14Z) - Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks [58.48381827268331]
フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。
我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T04:13:11Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T15:38:12Z) - Capture the Flag for Team Construction in Cybersecurity [2.4698886064068555]
我々は、専門知識の認識と役割割り当てのためのコンピュータ・ヒューマン・プロセスの一部として、Capture the Flagを組み込むフレームワークを開発した。
本稿では、CTFを組み込んだコンピュータ・ヒューマン・プロセス・フレームワークの洞察、設計選択、および分析について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T19:02:29Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T10:43:10Z) - Dataset Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks,
and Defenses [150.64470864162556]
この作業は体系的に分類され、幅広いデータセット脆弱性とエクスプロイトを議論する。
様々な毒とバックドアの脅威モデルとそれらの関係を記述することに加えて,それらの統一分類法を展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T22:38:47Z) - 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)
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。