自 2011 年以来,我组建并领导了 CrowdStrike 的情报团队,这是一家总部位于美国、在全球设有办事处的商业安全技术公司。作为情报主管,我管理着一支由 200 多名专业人员组成的团队,他们研究威胁行为者,这些威胁行为者为国家利益而行动,例如间谍活动;出于经济动机或犯罪目的;以及推进“黑客行动主义”目标。该团队跟踪这些攻击的技术、文化和行为方面,以识别和归因威胁行为者,推断他们的运作方式,并确定可以采取哪些措施来减轻这些行动。在加入 CrowdStrike 之前,我曾负责国防工业基地 (DIB) 的安全工作,在那里我为军队、情报界和各种民事机构的众多联邦客户提供信息安全方面的支持。
自 2011 年以来,我组建并领导了 CrowdStrike 的情报团队,这是一家总部位于美国、在全球设有办事处的商业安全技术公司。作为情报主管,我管理着一支由 200 多名专业人员组成的团队,他们研究威胁行为者,这些威胁行为者为国家利益而行动,例如间谍活动;出于经济动机或犯罪目的;以及推进“黑客行动主义”目标。该团队跟踪这些攻击的技术、文化和行为方面,以识别和归因威胁行为者,推断他们的运作方式,并确定可以采取哪些措施来减轻这些行动。在加入 CrowdStrike 之前,我曾负责国防工业基地 (DIB) 的安全工作,在那里我为军队、情报界和各种民事机构的众多联邦客户提供信息安全方面的支持。
Larry MacFaul 是核查和监测计划的高级研究员,负责军备控制和安全工作,在此之前,他负责贸易和发展问题。他在 这些领域发表了大量文章并发表了大量演讲。Larry 负责分析、项目开发和管理以及政府能力建设活动。他的工作涉及放射性物质的非法贩运、核保障、核裁军核查、网络安全、常规武器贸易管制、联合国气候变化条约以及自然资源的非法贸易。他与政府、国际组织、企业、研究机构和其他利益相关者合作。Larry 是 VERTIC 出版物系列的主编,也是国际期刊《气候法》的编辑委员会成员。Larry 拥有伦敦政治经济学院的硕士学位和牛津大学的文学士学位。
i. 拥有相关学科的优秀荣誉学位(最低 2.ii)或同等学历。 ii. 拥有其他学历和/或生物医学领域丰富工作经验的申请人也将根据认可先前学习 (RPL) 计划获得考虑。过去的学习或经验将与课程内现有的课程模块进行映射,学院 RPL 小组委员会将考虑该映射。 iii. 海外候选人还应具备英语能力,并至少达到以下标准之一:雅思 6.5(所有部分最低 6.0);托福 84。 残疾申请人可以在评估后进入课程,以确定他们是否可以在实验室安全工作。课程团队有调整教学安排以适应各种残疾的经验,欢迎残疾学生申请。 10. 课程目标 课程旨在:
•根据学校及其Covid-19政策,本节可能会略有不同。•在所有工作区域中检查PPE级别,因为许多学校都无私捐赠护目镜等。到一线护理人员,可能没有想到适当地补充工作区域。•部门领导人应意识到应佩戴完整的PPE,以保护每个学生的安全工作。如果房间内没有标准安全物品,则该工作不应在适当的PPE提供之前进行。•设计和技术部门可能希望引入24/7 PPE政策。这很简单,反映了许多运营的工业流程,在整个课程中,工人(在我们的情况下,学生)佩戴了PPE的基本要素,而不仅仅是用于固定活动。•进入研讨会时,应提前向每个学生的工作站提供PPE。
描述网络安全是一个不断发展的行业,需要熟练的专业人员才能进入,中级和高级工作。网络安全工作需求很高,预计在接下来的五年中,需求预计将增长18%。2022已成为巨大的网络钓鱼骗局,网络攻击,数据泄露和加密抢劫案的创纪录者。该培训模块的目的是培训想要了解一般网络安全功能并在网络安全的主要方面进行练习的个人,并在轮廓中获得有关富有和防御性的安全性黑客的手工经验。这个培训模块更多地关注组织资产的保护以及完成此培训模块后,您将能够了解网络安全的细节,并可以在IT安全领域中受雇或开始业务活动
Jim Pastore 是一名诉讼合伙人,也是该事务所数据战略与安全业务的成员。他的业务重点是隐私、网络安全和人工智能问题。Pastore 先生因其网络安全工作而获得 Chambers USA 和 The Legal 500 US 的认可,并被列入 Benchmark Litigation 的“40 岁及以下热门榜单”,该榜单旨在表彰 40 岁及以下在职业上取得杰出成就的律师。Pastore 先生被《国家法律杂志》评为网络安全开拓者,还曾三次入选《网络安全案卷》的“事件响应 30 强”,这是一份最优秀、最聪明的数据泄露响应律师名单。在 2014 年重新加入 Debevoise 之前,Pastore 先生曾在纽约南区担任美国助理检察官五年,其间他大部分时间都在复杂欺诈部门和计算机黑客和知识产权部门担任检察官。
2022 年 2 月 22 日,NIST 发布了一份公开的信息请求 (RFI),“评估和改进 NIST 网络安全资源:网络安全框架和网络安全供应链风险管理”。RFI 寻求有关 NIST 网络安全框架使用情况的信息,以及提高框架有效性和与其他网络安全资源协调的建议。RFI 还寻求为 NIST 的其他网络安全工作提供建议,特别是与供应链网络安全风险相关的工作。发布 RFI 时,商务部副部长 Don Graves 表示:“每个组织都需要将网络安全风险作为开展业务的一部分来管理,无论是在行业、政府还是学术界……这对他们的复原力和我们国家的经济安全至关重要。有许多工具可以提供帮助,CSF 是私营部门网络安全维护的主要框架之一。我们希望私营和公共部门组织能够帮助使其更加有用和广泛使用,包括小公司。”
本摘要概述了机器学习模型在网络安全领域的有效性,并强调了可解释的AI在授权安全分析师中的重要性。随着网络威胁的复杂性和复杂性的日益增长,组织正在转向高级技术,例如机器学习,以增强其防御机制。但是,传统机器学习算法的黑盒性质阻碍了其在安全操作中的采用。本文通过为机器学习模型的决策过程提供可解释的见解,探讨了可解释的AI及其潜力解决此限制的概念。通过提高透明度和问责制,可以解释的AI为安全分析师提供必要的工具,以更好地理解,验证和信任这些模型的输出。通过研究当前的研究和行业实践,这项研究强调了可解释的AI在促进人类与机器学习算法之间有效合作的重要性,最终增强了网络安全工作。