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J-GLOBAL ID：201802258966210098   整理番号：18A2164843

SDLのための脅威インテリジェンスの自動化【JST・京大機械翻訳】

Automating Threat Intelligence for SDL

著者 (5件)： Kannavara Raghudeep ,  Vangore Jacob ,  Roberts William ,  Lindholm Marcus ,  Shrivastav Priti
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SecDev  ページ： 137  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脅威インテリジェンスは,良く知られたセキュリティ開発ライフサイクル(SDL)を実行するために非常に重要である。企業情報技術(IT)インフラストラクチャに焦点を合わせた戦術的脅威インテリジェンスをサポートする多くの容易に利用可能な解決策があるが,SDLに焦点を合わせた脅威インテリジェンスソリューションの欠如は,セキュリティコミュニティによって認識される既知のギャップである。この欠点を解決するために,製品設計,開発,および展開の間の関連する潜在的脆弱性の開示を連続的に監視しながら,SDLを戦略的に知らせるように設計された製品特異的脅威指標を提供するためにオープンソース脅威情報源を自動化する解決策を提示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動化 ,  情報源 ,  インフラストラクチャー ,  製品設計 ,  セキュリティ ,  ライフサイクル ,  情報技術 ,  コミュニティ
準シソーラス用語： オープンソース ,  脆弱性 ,  戦術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： SDL ,  脅威 ,  インテリジェンス ,  自動化