論文の概要: Learning Cybersecurity vs. Ethical Hacking: A Comparative Pathway for Aspiring Students
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09650v1
- Date: Mon, 06 Oct 2025 04:34:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.518929
- Title: Learning Cybersecurity vs. Ethical Hacking: A Comparative Pathway for Aspiring Students
- Title(参考訳): サイバーセキュリティと倫理的ハッキングの学習: 学生を志すための比較道
- Authors: Fahed Quttainah,
- Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティと倫理的ハッキングの区別と関連性について考察する。
それぞれの分野を定義し、目標と方法論を概説し、志望学生が利用できる学術的、専門的なパスを比較します。
- 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 paper explores the distinctions and connections between cybersecurity and ethical hacking, two vital disciplines in the protection of digital systems. It defines each field, outlines their goals and methodologies, and compares the academic and professional paths available to aspiring students. Cybersecurity is presented as a defensive discipline focused on preventing attacks and safeguarding data, while ethical hacking adopts an offensive approach that identifies vulnerabilities through authorized testing. The paper highlights key skills, certifications, and career opportunities in both areas, offering practical guidance to help learners choose the path best suited to their interests and ambitions. Ultimately, it emphasizes the complementary nature of both fields in strengthening global cyber resilience.
- Abstract(参考訳): 本稿では,サイバーセキュリティと倫理的ハッキングの区別と関連性について考察する。
それぞれの分野を定義し、目標と方法論を概説し、志望学生が利用できる学術的、専門的なパスを比較します。
サイバーセキュリティは、攻撃の防止とデータの保護に焦点を当てた防御的規律として提示され、倫理的ハッキングは、認証されたテストを通じて脆弱性を特定する攻撃的アプローチを採用している。
本稿は,学習者の興味や野望に最も適したパスを選択するための実践的ガイダンスとして,両領域における重要なスキル,認定,キャリアの機会を強調した。
最終的には、グローバルなサイバーレジリエンスを強化する上で、両方の分野の補完的な性質を強調します。
関連論文リスト
- 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) - Towards Type Agnostic Cyber Defense Agents [0.0]
サイバー脅威は拡大を続けており、労働力不足とサイバーセキュリティのスキルギャップにつながっている。
多くのサイバーセキュリティ製品ベンダーやセキュリティ組織は、彼らの防衛を強化するために人工知能に目を向けてきた。
この研究は、サイバー防衛の自動化に対する一つのアプローチにおいて、攻撃者や防衛者を特徴づける方法について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T14:32:18Z) - Ethical Hacking and its role in Cybersecurity [0.0]
本稿では,現代のサイバーセキュリティにおける倫理的ハッキングの多様な機能について検討する。
倫理的ハッキング技術の進歩、脆弱性の特定と侵入テストの実行、組織のセキュリティ強化への影響を分析します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T11:06:17Z) - Linkage on Security, Privacy and Fairness in Federated Learning: New Balances and New Perspectives [48.48294460952039]
この調査は、フェデレートラーニングにおけるプライバシー、セキュリティ、公平性の問題に関する包括的な説明を提供する。
プライバシーと公平性と、セキュリティと共有の間にはトレードオフがある、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T10:31:45Z) - 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) - Want to Raise Cybersecurity Awareness? Start with Future IT
Professionals [0.4893345190925178]
私たちの大学は、学生、従業員、一般大衆に無料でオンラインで利用できる革新的なサイバーセキュリティ意識コースを設計しました。
このコースは、誰でも防御対策を実施できるシンプルで実用的なステップを提供する。
コースの影響を測定するため, 強制情報セキュリティと暗号化のコースにおいて, コンピュータサイエンスの学部生138名を対象に実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T20:07:27Z) - 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) - Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning Improve Secure and
Privacy-preserving Supervised Learning [63.45532264721498]
自己教師付き学習は、ラベルのないデータを使ってエンコーダを事前訓練するための新しいテクニックである。
我々は、事前訓練されたエンコーダがセキュア・プライバシ保護型学習アルゴリズムの限界に対処できるかどうかを理解するための、最初の体系的、原則的な測定研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T21:35:35Z) - 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。