Beyond Free Riding-Quality of Indicators for Assessing Participation in Information Sharing for Threat Intelligence
依然是态势感知作业需求
¶Abstract
paper针对在威胁情报共享体系中,某些参与者为了获得共享情报,却又不给出实质性的贡献的情况(所谓搭便车),提出指标质量QoI来评估参与者的贡献,并引入了以下度量:正确性、相关性、实用性和唯一性。
采用基准方法定义了质量度量,然后获得了一个参考数据集,并利用机器学习文献中的工具进行质量评估。将这些结果与仅将信息量视为贡献度量的模型进行了比较,揭示了各种有趣的观察结果,发现低质量的参与者。