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J-GLOBAL ID：201902256993869612   整理番号：19A0991712

サイバー攻撃におけるターゲットの型の予測における分類技術の使用に関する調査【JST・京大機械翻訳】

An Investigation of Using Classification Techniques in Prediction of Type of Targets in Cyber Attacks

著者 (3件)： Pournouri Sina (Sheffield Hallam University, UK) ,  Zargari Shahrzad (Sheffield Hallam University, UK) ,  Akhgar Babak (Sheffield Hallam University, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICGS3  ページ： 202-212  発行年： 2019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： サイバー攻撃におけるターゲットのタイプの予測は,将来のサイバー事故に取り組むための広範なフレームワークの設計において非常に重要である。それらのビジネスの性質に基づく異なる部門は,いくつかのタイプのサイバー攻撃に対する特定の目標となり得る。異なるビジネスは,過去の誤りから学ぶ必要があり,将来のサイバーリーチに対して準備されるために,潜在的リスクと脆弱性を同定する必要がある。本研究は,分類技術とオープンソース知能に基づくターゲットのタイプの予測を研究することを目的とした。Copyright 2019 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： *性質 ,  *ソフトウェア
準シソーラス用語： 脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： サイバー攻撃 ,  ターゲット ,  型 ,  予測 ,  分類 ,  調査