The predictability and understandability of the world around us is limited, and many events are uncertain. It can be difficult to make decisions in these uncertain circumstances, as demonstrated by the changing measures taken to contain the COVID-19 pandemic. These decisions are not necessarily incorrect, but rather a reflection of the difficulty of decision making under uncertainty, where the probability and impact of events and measures are unknown. Information security is rapidly positioning itself around making decisions in uncertain situations. Which means that, it is not just about preventing or managing probable risks, but rather about dealing with unpredictable probabilities and effects. To contend with, information security leaders should therefore include strategies that reduce uncertainty and hence improve the quality of decision making. Risk assessment is a principal element of evidence-based decision making, especially in an ever-changing cyber threat landscape that constantly introduces uncertainties. Thus, it is essential to recognize that addressing uncertainty requires a new methodology and risk analysis approach that considers both known unknowns and unknown unknowns. To address this challenge, we propose the threat-intelligence based security assessment, and discuss a decision-making strategy under uncertainty, both of which support decision makers in this complex undertaking.


翻译:我们周围世界的可预测性和可理解性是有限的,许多事件都具有不确定性。在这种不确定的环境中,决策可能变得困难,正如为遏制COVID-19大流行而采取的变化措施所表明的那样。这些决策未必不正确,而是反映了在不确定性下决策的难度,其中事件和措施的概率及影响是未知的。信息安全正迅速将自己定位于在不确定情境下做出决策。这意味着,它不仅仅涉及预防或管理可能的风险,而是处理不可预测的概率和影响。为了应对这一挑战,信息安全领导者应纳入减少不确定性、从而提高决策质量的策略。风险评估是基于证据的决策的核心要素,尤其是在不断变化的网络威胁格局中,后者不断引入不确定性。因此,必须认识到,应对不确定性需要一种新的方法论和风险分析方法,该方法既要考虑已知的未知,也要考虑未知的未知。为了解决这一挑战,我们提出了基于威胁情报的安全评估方法,并讨论了一种在不确定性下的决策策略,这两种方法都支持决策者在这一复杂任务中的工作。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+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
105+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
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31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 · 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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17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
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31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 · 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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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