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。

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An analysis and classification of public information securiy data sources used in research and practice

课程作业,选题数据质量评价方法,所以看了这篇文章

Abstract

是对当前公共信息安全数据源的分类与分析。对于信息安全数据来源多样且质量不一的情况进行研究分析,从六个维度进行分类和比较:(1) Type of information, (2) Integrability, (3) Timeliness, (4) Originality, (5) Type of Source,and (6) Trustworthiness。共收集和比较了68个公开的信息安全数据源,结果表明由于来源不同,数据异构繁多,加大了统一集成和使用的难度。

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