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基于贝叶斯知识追踪的网安人才能力智能化评估方法

         

摘要

近年来,网络空间安全形势日益严峻,导致网络空间安全人才(以下简称网安人才)缺口巨大,国家加快网安人才评估的需求愈加强烈.针对当前网安人才能力评估精准度不足的问题,本文提出了一种改进的贝叶斯知识追踪CT-BKT(Cybersecurity Talents Bayesian Knowledge Tracing)模型,通过网安人才能力评估时的个性智能化问答过程,该模型可对网安人才的知识状态进行追踪,从而实现对其能力的动态精准评估.为了验证CT-BKT模型的有效性,本文以Web安全为例,梳理了Web安全的知识技能体系并构建了相应题库,实现了一个面向Web安全领域的网安人才技能智能化评估系统CTIES(Cybersecurity Talents Intel-ligent Evaluation System).通过对22名网安人员进行Web安全的能力评估,本文提出的CT-BKT知识追踪模型的对网安人才的知识掌握状态的预测准确率较高,CTIES系统能细致且直观地展现网安人才Web安全的知识掌握程度及相应专业技能水平,验证了本文所提出的网安人才能力评估方法的可行性和有效性.

著录项

  • 来源
    《信息安全学报》 |2021年第1期|62-77|共16页
  • 作者单位

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

    中国科学院大学网络空间安全学院北京中国 100049;

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

    中国科学院大学网络空间安全学院北京中国 100049;

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

    中国科学院大学网络空间安全学院北京中国 100049;

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

    中国科学院大学网络空间安全学院北京中国 100049;

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

    中国科学院大学网络空间安全学院北京中国 100049;

    广州大学网络空间先进技术研究院广州中国510006;

    中国科学院信息工程研究所北京中国 100093;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 教学机、学习机;
  • 关键词

    贝叶斯网络; 知识追踪模型; 网安人才; 智能化评估; Web安全;

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