文献

J-GLOBAL ID：202202212680356674   整理番号：22A0324327

効果的なサイバーセキュリティトレーニングフレームワークのモデリング:デルフィ法ベースの研究【JST・京大機械翻訳】

Modeling effective cybersecurity training frameworks: A delphi method-based study

著者 (3件)： Chowdhury Nabin (NTNU, Teknologivegen 22, 2815 Gjovik, Norway) ,  Katsikas Sokratis (NTNU, Teknologivegen 22, 2815 Gjovik, Norway) ,  Gkioulos Vasileios (NTNU, Teknologivegen 22, 2815 Gjovik, Norway)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 113  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,サイバーセキュリティ訓練は,大型企業と小型&Medium Enterpris(SME)の両方で一般的である。それにもかかわらず,現在の訓練提供の多くの有効性は,成功したサイバー攻撃の増加の報告によって疑問視されている。産業職員または一般聴衆のためのサイバーセキュリティ(CS)訓練フレームワークを開発するための多くのモデルが提案されているが,これらのモデルは,開発中の学習の人間側面(認知能力,学習スタイル,他者間のメタ認知)に対する考慮をしばしば欠いている。さらに,CS訓練プログラムの成功は,参加者への参加能力に大きく依存する。参加者を動機づけることができるCS訓練フレームワークを開発するために,最適訓練配信法及び評価の確立に加えて,訓練の結果に影響する個々の特異的因子を考慮する必要がある。このために,本研究では,ADDIEモデルの改訂版とより最近の研究の個人化学習理論に基づいたCS訓練フレームワークを提案した。Delphi法を用いて,訓練フレームワークモデルの開発中の決定を開発および検証した。デルファイ法の決定の結果は,最終化された枠組みを作成するために,文献の推奨と比較された。本研究では,文献に記載された他のCS訓練フレームワークモデルからの2つの主要な区別を示した。第1に,開発したモデルは学習理論基礎に強く依存し,学習スタイル,認知能力,および個人の認知能力の違いを考慮して,従業員と単一個人の各グループに最適化された仕立てられた解決策を提供する。第2に,Delphi法の利用と学界と産業の様々な側面からの専門家利害関係者の関与は,CS訓練のための現在のニーズと推奨,ならびに最終開発のための正式な検証への広い洞察を与えた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  学習 ,  理論 ,  認識 ,  *モデリング ,  情報配布 ,  デルファイ法 ,  有効性 ,  *コンピュータセキュリティ ,  視聴者 ,  訓練プログラム ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  従業員 ,  メタ認知 ,  学習理論 ,  *サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバーセキュリティ ,  訓練フレームワーク ,  デルファイ法 ,  学習理論 ,  個人化学習

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデリング ,  研究