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    美国在安全教育方面是怎么做的,还有什么地方需要改进?

    前言 众所周知,全球目前都面临着一个问题,那就是网络安全人才的短缺。根据(ISC)²网络安全与教育中心的2017年全球信息安全劳动力调查结果显示,预计到2022年,全球具有从业资质的网络安全专业人才赤字将达到一百八十万。 很多业内分析人士认为,导致这一问题出现的主要原因是因为高中、大学、研究生以及已就业人士缺乏应有的网络安全技能教育。虽然网络安全教育已经逐渐成熟,而且相应的制度也在逐步完善,但我们仍然有很长的路要走。比如说,我们怎样才能吸引有天赋的青少年从事网络安全工作呢?实际上,在网络人才教育方面,很

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    商业网络培训靶场的发展态势综述

    我们身处的时代,网络攻击正愈演愈烈,特别是网络空间领域上升到网络战的战略高度之后,几乎每天都有网络攻击事件发生,而目前网络安全厂商竭尽全力开发的安全软硬件在保护个人和企业的信息安全方面始终存在差距。详细来说,现今的网络安全技术及产品只解决了安全一半的问题,更关键的另一半需要我们的网络安全技术人员在关键的时候进行干预和解决。这就对我们的网络安全技术人员提出了要求,技术人员必须能够胜任网络安全的岗位的能力并拥有对应解决问题的技能。但是当前的网络安全技能培训方法在很大程度上依赖于安全专家或网络红队,这些安全专家或网络红队为网络人员的安全培训提供了具有挑战性的培训路径和彼此磨炼战术的对手。这样的培训周期长、人力培训成本高且培训的安全专家或网络红队始终不足,无法满足大规模网络人员安全培训的技能要求;而提供的网络安全培训产品在一定程度上又无法满足实战性技能培训人才的要求。

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    2020年网站安全公司发展趋势分析

    首先,年轻人,国家推广让你读一个专业,基本上意味着专业是个洞,如果专业很好,还需要推广吗?曾经,搜索引擎,证券/银行/基金,你什么时候看到国家大力推动年轻人学习何时赚到最多的钱?办公室级以上的公务员,你们什么时候见过国家大力推动年轻人去考试?国家的推广机器只会鼓励年轻人去创业。你有没有想过为什么?除了网络安全和计算机科学之外,网络安全严格地说是计算机科学的一个分支。你不能说网络安全和计算机科学之间的区别,就像你不能说电动汽车和特斯拉之间的区别一样。我假设你现在的问题是,互联网和其他计算机科学分支没有什么区别。

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    机器学习究竟有没有用 | FreeBuf甲方群话题讨论

    随着网络攻击变得越来越多样化,网络安全人员越发需要更加复杂且具有预见性的规则或策略来迅速处理各类安全风险,而目前热门的机器学习,凭借强大的数据处理、检测识别及自动学习等能力,在网络安全领域也开始发挥作用,那实际效果究竟如何?是与人工优势互补,还是更进一步,开始取代人工,在系统中发挥关键作用?本期话题,我们将围绕目前机器学习在网络安全中的实际运用能力,就相关问题展开讨论。 机器学习本质上也是在解决相似性问题,比如流量识别、漏洞挖掘,安全态势感知等,那目前机器学习在这些领域做得如何,是否噱头大于实际能力?

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