Teaching industry staff on cybersecurity issues is a fundamental activity that must be undertaken in order to guarantee the delivery of successful and robust products to market. Much research attention has been devoted to this topic over the last years. However, the research which has been done has not focused on developing secure code in industrial environments. In this paper we take a look at the constraints and requirements for delivering a training, by means of cybersecurity challenges, that covers secure coding topics from an industry perspective. Using requirements engineering, we aim at understanding the design requirements for such challenges. Along the way, we give details on our experience of delivering cybersecurity challenges in an industrial setting and show the outcome and lessons learned. The proposed requirements for cybersecurity challenges geared towards software developers in an industrial environment are based on systematic literature review, interviews with security experts from the industry and semi-structured evaluation of participant feedback.


翻译:在网络安全问题上,教学行业工作人员必须开展一项基本活动,以确保向市场提供成功和有力的产品。过去几年来,对这一专题进行了大量研究,但研究的重点不是在工业环境中制定安全守则。本文我们研究了通过网络安全挑战提供培训的制约因素和要求,从行业角度讲,培训涉及安全编码问题。我们利用需求工程,目的是了解此类挑战的设计要求。与此同时,我们详细介绍了我们在工业环境中提供网络安全挑战的经验,并展示了成果和经验教训。针对工业环境中软件开发者的拟议网络安全挑战要求以系统文献审查、与行业安全专家的访谈以及对参与者反馈的半结构评价为基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

医学人工智能AIM(Artificial Intelligence in Medicine)杂志发表了多学科领域的原创文章,涉及医学中的人工智能理论和实践,以医学为导向的人类生物学和卫生保健。医学中的人工智能可以被描述为与研究、项目和应用相关的科学学科,旨在通过基于知识或数据密集型的计算机解决方案支持基于决策的医疗任务,最终支持和改善人类护理提供者的性能。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/artmed/
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
128+阅读 · 2020年5月14日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
128+阅读 · 2020年5月14日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员