Intelligence-driven Risk Management in Information Security Systems
Notice bibliographique
Résumé
The task of making decisions in information security, when faced with unclear probabilities and unforeseen consequences of events in the constantly evolving cyber threat landscape, has gained significant importance. Cyber threat intelligence equips decision-makers with essential information and context to comprehend and predict future threats, hence minimizing ambiguity and enhancing the precision of risk assessments. Addressing uncertainty in decision-making demands the adoption of a new methodology led by threat intelligence (TI) and a risk analysis approach. This is a crucial aspect of evidence-based decision-making. Our proposed solution to this difficulty involves the implementation of a TI-based security assessment methodology and a decision-making strategy that takes into account both known unknowns and unknown unknowns. The proposed methodology seeks to improve decision-making quality by utilizing causal graphs, which provide an alternative to current methodologies that rely on attack trees, hence reducing uncertainty. In addition, we analyze strategies, methods, and protocols that are feasible, likely, and credible, enhancing our capacity to anticipate enemy actions. Our proposed approach offers practical counsel to information security leaders, enabling them to make well-informed decisions in uncertain circumstances. This paper presents a novel approach to tackling the problem of making decisions in uncertain situations in the field of information security. It introduces a methodology that can assist decision-makers in navigating the complexities of the ever-changing and dynamic world of cyber threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».