Cyber security advice is a broad church: it is thematically expansive, comprising expert texts, user-generated data consumed by individual users via informal learning, and much in-between. While there is evidence that cyber security news articles play a role in disseminating cyber security advice, the nature and extent of that role are not clear. We present a corpus of cyber security advice generated from mainstream news articles. The work was driven by two research objectives. The first objective was to ascertain what kind of actionable advice is being disseminated; the second was to explore ways of determining the efficacy potential of news-mediated security advice. The results show an increase in the generation of cyber security news articles, together with increases in vocabulary complexity and reading difficulty. We argue that these could present challenges for vulnerable users. We believe that this corpus and the accompanying analysis have the potential to inform future efforts to quantify and improve the efficacy potential of security advice dissemination.


翻译:新闻文章中呈现的网络安全建议的功效潜力 翻译后的摘要: 网络安全建议是一个广泛的领域:它具有广泛的主题性,包括专家文本、由个人用户通过非正式学习消耗的用户生成数据以及许多相似的内容。尽管有证据表明网络安全新闻文章在传播网络安全建议方面发挥了一定的作用,但这种作用的性质和程度尚不清楚。我们提出了一个基于主流新闻文章生成的网络安全建议语料库。我们的工作受两个研究目标的驱动。第一个目标是确定正在传播什么类型的可操作建议;第二个目标是探索确定新闻媒体安全建议的功效潜力的方法。结果显示,网络安全新闻文章的产生增加了,词汇复杂度和阅读难度也随之增加。我们认为,这些可能会对脆弱用户构成挑战。我们相信,这个语料库及其附带的分析有潜力为未来量化和改进安全建议传播的功效潜力提供指导。

0
下载
关闭预览

相关内容

网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说,凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
VIP会员
相关VIP内容
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员