Ai-Driven Cybersecurity Awareness Training (CSAT) Framework
Notice bibliographique
Résumé
Human error continues to be a prevailing cause of cybersecurity attacks, and it necessitates immediate responsive and personal training solutions. Conventional Cybersecurity Awareness Training (CSAT) schemes are generally contextually irrelevant, lack scalability, and are missing ongoing risk assessment. The paper will mitigate such shortcomings by suggesting a multi-phase CSAT model whereby Generative Artificial Intelligence (GAI), online machine learning algorithms, and MITRE ATT&CK- based threat models are incorporated to provide rolespecific and threat-sensitive delivery of cybersecurity education. The framework includes realtime user profiling, vulnerability analysis and a machine learning pipeline that includes Random Forest with Recursive Feature Elimination, Isolation Forest, K-Means clustering and Decision Trees to find out risks based on behavior. The dynamically generated training content is based on weaknesses that are unique to the users and the changing risk profiles between the users. Simulated organizational profiles with experimental evaluation indicate that there were significant changes of Risk Scores and Vulnerability Scores among partici-ants. This confirms the model as effective in increasing the awareness of the users, alleviating behavioral weaknesses, and facilitating ongoing learning. The suggested framework provides flexible and smart approach to reinforcing organizational cybersecurity postures and providing quantifiable and specific outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».