論文の概要: Development of a cyber risk assessment tool for Irish small business owners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16124v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 20:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 15:44:44.844903
- Title: Development of a cyber risk assessment tool for Irish small business owners
- Title(参考訳): アイルランドの中小企業のサイバーリスク評価ツールの開発
- Authors: Miriam Curtin, Brian Sheehan, Melanie Gruben, Nikoletta Kozma, Gillian O'Carroll, Hazel Murray,
- Abstract要約: 中小企業は、限られた資源とサイバーセキュリティの専門知識のために、サイバー脅威に対してますます脆弱になっている。
本研究は,国家リスク評価ツールの開発により,中小企業のサイバーレジリエンスを向上させることを目的とする。
- 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: Small and medium enterprises (SMEs) are increasingly vulnerable to cyber threats due to limited resources and cybersecurity expertise, in addition to an increasingly hostile cyber threat environment at national and international levels. This study aims to improve the cyber resilience amongst SMEs by developing a national risk assessment tool. This research is guided by three key questions: 1. What current international SME risk assessment tools are available and supported or endorsed by national cybersecurity centres? 2. How can a risk assessment tool be created that is accessible to SME owners with little to no cybersecurity knowledge? 3. What are the key areas of cybersecurity risks for SMEs? To answer these questions, a comprehensive review of existing risk assessment tools was carried out. Through iterative collaboration with SMEs, the development of a user-friendly tool that simplifies risk for non-expert users was made possible.
- Abstract(参考訳): 中小企業(中小企業)は、資源やサイバーセキュリティの専門知識が限られているため、サイバー脅威に対してますます脆弱になっている。
本研究は,国家リスク評価ツールの開発により,中小企業のサイバーレジリエンスを向上させることを目的とする。
この研究は3つの重要な質問によって導かれる。
1. 国家サイバーセキュリティセンターが支援又は支持する国際中小企業リスクアセスメントツールは、現在どのようなツールが利用可能か。
2. サイバーセキュリティの知識がほとんどない中小企業のオーナーが利用できるリスク評価ツールをどうやって作成できるのか。
3.中小企業のサイバーセキュリティリスクの鍵となる領域は何か。
これらの疑問に答えるために,既存のリスク評価ツールの総合的なレビューを行った。
中小企業との反復的なコラボレーションを通じて,非専門家のリスクを軽減するユーザフレンドリーなツールの開発が可能となった。
関連論文リスト
- LLM Cyber Evaluations Don't Capture Real-World Risk [0.0]
大規模言語モデル(LLMs)は、サイバーセキュリティアプリケーションにおける進歩を誇示している。
これらの能力によって引き起こされるリスクを評価するための現在の取り組みは、現実のインパクトを理解するという目標と不一致である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T05:33:48Z) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models [0.46873264197900916]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のソフトウェア脆弱性評価への応用について検討する。
我々は,OpenAIによるGPT-4o mini,MetaによるLlama 3,GoogleによるGemini 1.5 Proの3つの著名なLCMを利用して,ChatNVDの3つの変種を開発した。
それらの有効性を評価するために,一般的なセキュリティ脆弱性質問を含む包括的アンケートを用いて,これらのモデルの比較分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T03:45:49Z) - EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:19:37Z) - Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal [0.0]
本稿では,従来のシステムにおけるリスク評価手法のようなツールを用いたリスク評価プロセスを提案する。
我々は、潜在的な脅威要因を特定し、脆弱性要因に対して依存するシステムコンポーネントをマッピングするためのシナリオ分析を行う。
3つの主要株主グループに対する脅威もマップ化しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T05:17:22Z) - A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming [124.89885800509505]
一部の研究者は、そのような研究の実施や研究成果の公表が、アカウント停止や法的報復につながることを恐れている。
我々は、主要なAI開発者が法的、技術的に安全な港を提供することを約束することを提案します。
これらのコミットメントは、ジェネレーティブAIのリスクに取り組むための、より包括的で意図しないコミュニティ努力への必要なステップである、と私たちは信じています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T20:55:08Z) - The WMDP Benchmark: Measuring and Reducing Malicious Use With Unlearning [87.1610740406279]
ホワイトハウス人工知能に関する大統領令は、生物、サイバー、化学兵器の開発において悪意あるアクターに力を与える大きな言語モデル(LLM)のリスクを強調している。
現在の評価は非公開であり、リスク軽減のさらなる研究を妨げている。
Weapons of Mass Destruction Proxyベンチマークを公開しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T18:59:35Z) - The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。
本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。
新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T07:47:22Z) - Identifying the Risks of LM Agents with an LM-Emulated Sandbox [68.26587052548287]
言語モデル(LM)エージェントとツールは、豊富な機能セットを可能にすると同時に、潜在的なリスクを増幅する。
これらのエージェントを高いコストでテストすることは、高いリスクと長い尾のリスクを見つけるのをますます困難にします。
ツール実行をエミュレートするためにLMを使用し、さまざまなツールやシナリオに対してLMエージェントのテストを可能にするフレームワークであるToolEmuを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T17:08:02Z) - Building Resilient SMEs: Harnessing Large Language Models for Cyber
Security in Australia [0.0]
オーストラリアの中小企業では、サイバー脅威に対する脆弱性が増加している。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、大規模言語モデル(LLM)は、オーストラリアの中小企業のサイバーセキュリティポリシーを強化する可能性がある。
本研究は、オーストラリアの中小企業におけるサイバーセキュリティ政策の強化におけるLLMの役割について、包括的理解を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T06:01:00Z) - 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)
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。