Modern sebezhetőség-kezelés: Veszélyeztetettség: Előrejelző kiberbiztonság

Olvasói vélemények

A „Modern sérülékenységkezelés: Michael Roytman és Ed Bellis „Predictive Cybersecurity” című könyvét nagyra értékelik a kockázatalapú sebezhetőség-kezelés (RBVM) átfogó ismertetése miatt a kiberbiztonságban. A könyv megvizsgálja a múltbeli kiberbiztonsági kudarcokat, például az Equifax adatszegését, és a sebezhetőségek kezelésében a jobb előrejelzés és a prioritások meghatározása mellett érvel. A könyvet értékes forrásként dicsérik az adatbiztonság iránt érdeklődők számára, mivel gyakorlati betekintést nyújt a kockázatkezelési és helyreállítási stratégiákba.

⬤ A kockázatalapú sebezhetőségkezelés alapos feltárása
⬤ a kockázatkezelési és gépi tanulási technikák gyakorlati alkalmazása
⬤ strukturált megközelítés a kockázatok előrejelzéséhez és a helyreállításhoz
⬤ hasznos tankönyvként és szakmai referenciaként a kiberbiztonság területén.

Egyik sem említette külön, bár egy véleményben elégedetlenséget jelzett, hogy inkább képi, mint tartalmi kritika céljából kell véleményt írni.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Modern Vulnerability Management: Predictive Cybersecurity

Könyv tartalma:

Ez a könyv átfogóan tárgyalja a kockázatalapú sebezhetőség-kezelés (RBVM) - a kiberbiztonság egyik legnagyobb kihívást jelentő feladatának - alapelveit az alapvető matematikai modellektől kezdve a saját döntési motorjának felépítéséig, amellyel azonosíthatja, mérsékelheti és végül előrejelezheti a szervezetére legnagyobb veszélyt jelentő sebezhetőségeket. Megtanulhatja: hogyan kell felépíteni az adatcsatornákat a biztonságban, és hogyan lehet belőlük értéket levezetni és mérni; honnan szerezzen be nyílt forráskódú adatokat a szervezet csővezetékének javításához, és hogyan kell azt felépíteni; hogyan építsen előrejelző modellt a sebezhetőségi adatok felhasználásával; hogyan mérje a biztonságban egy modell által elérhető megtérülést; mely szervezeti struktúrák és irányelvek működnek a legjobban, és hogyan használhatja az adattudományt annak felderítésére, ha ezek nem működnek a biztonságban; és hogyan kezelje a szervezeti változásokat az adattudomány bevezetése körül.

Valós példákat is láthat arra vonatkozóan, hogy hogyan lehet egy RBVM-programot érlelni, és megértheti, hogyan lehet a helyreállítási erőfeszítéseket aszerint rangsorolni, hogy mely sebezhetőségek jelentik a legnagyobb kockázatot a szervezet számára. A könyv egy friss, a kockázatkezelésben gyökerező, a gazdag adatok és a gépi tanulás előnyeit kihasználó megközelítést mutat be, amely segít Önnek abban, hogy jobban összpontosítson arra, ami számít, és végül a fenyegetés mértékének megfelelő rendszerrel biztonságosabbá tegye szervezetét.

Ez egy időszerű és nagyon szükséges könyv a biztonsági vezetők és szakemberek számára, akiknek értékelniük kell szervezetüket, és meg kell tervezniük a jövőbeli projekteket és változásokat. A kiberbiztonságot tanuló diákok számára is értékes bevezetés lesz ez a könyv arról, hogyan használhatják készségeiket a vállalati munkahelyeken a változások előmozdítására.