サイバーレンジとテストベッドのレビュー:現在と未来の傾向【JST・京大機械翻訳】

Ukwandu Elochukwu; Farah Mohamed Amine Ben; Hindy Hanan; Brosset David; Kavallieros Dimitris; Atkinson Robert; Tachtatzis Christos; Bures Miroslav; Andonovic Ivan; Bellekens Xavier

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205209882901 整理番号：22P0200154

サイバーレンジとテストベッドのレビュー:現在と未来の傾向【JST・京大機械翻訳】

A Review of Cyber-Ranges and Test-Beds: Current and Future Trends

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (10件)： , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年10月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

サイバー状況認識は,曝露の程度がサイバー-ヒギエンと確立されたプロセスの優勢なレベルにより支配されるので,組織内の脅威と脆弱性の包括的な理解を形成する際に価値があることが証明されている。セキュリティ提供のより正確な評価は,より脆弱な管理を必要とする最も脆弱な環境に関する情報を提供する。サイバー攻撃の自動化における急速な増殖は,情報と操作技術の間のギャップを減らし,新しい洗練されたサイバー攻撃,傾向,技術,および緩和対策に対するロバスト性の現在のレベルをレビューする必要性は,緊急になった。また,より深い特性化は,最も適切な展開技術を導く将来の脆弱性を予測する基礎である。このように,ユーザとオペレータの意思決定を支援するための訓練の実践と範囲を再フレッシュする。訓練提供の基盤はCyber-Ranges(CRs)とTest-Beds(TBs),プラットフォーム/ツールの使用であり,攻撃の進化のより深い理解を援助するのを助けるプラットフォーム/ツールであり,ブリーチを停止させるための最も影響力のある対策を展開するための方法論である。本論文では,文書化したCRとTBプラットフォームの評価を評価した。CRとTBは,タイプ,技術,脅威シナリオ,応用と達成可能な訓練の範囲によってセグメント化される。文書化したCRとTB研究の分析を豊かにし,研究を進めるために,CRとTBsの将来を広く理解するための分類学を開発した。分類学は,CR/TBsの異なった次元を詳述し,応用領域間の分化の減少を強調する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護

, , ,

前のページに戻る