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集成机器学习（ML）和人工智能（AI）技术。利用定量研究设计，该研究通过系统结构化的问卷收集了来自各个部门的383个网络安全专业人员的数据。问卷表现出了出色的内部一致性，可靠性得分为0.81，旨在评估有关不同访问控制模型在打击勒索软件方面的功效的李克特量表问题。采用多元回归分析，该研究探讨了访问控制范例与减轻勒索软件风险的能力之间的关系，同时还考虑了员工网络安全意识的影响。调查结果表明，传统的访问控制方法对勒索软件攻击的动态性质的有效性较小，这主要是由于其静态配置。相比之下，将ML和AI集成到访问控制系统中会显着提高其在检测和防止勒索软件事件中的适应性和有效性。此外，该研究强调了网络安全意识和员工培训在强化针对网络威胁的关键基础设施方面的关键作用。采用了分层安全策略，结合了先进的技术解决方案和全面的网络安全实践，可显着提高关键基础设施针对勒索软件攻击的弹性。这些策略对于维护日益数字和相互联系的世界中必需服务的连续性和可靠性至关重要。基于这些见解，该研究建议对ML和AI技术在访问控制系统中的拥抱，对所有组织成员的网络安全培训的优先次序，以及实施多方面的安全方法，以更好地防御不断发展的垃圾软件威胁。关键字：勒索软件；关键基础设施；访问控制范例；基于角色的访问
不断发展的访问控制范例
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