Automated Feedback for Cybersecurity Training /
Studenti a experti v oblasti kyberbezpečnosti potřebují praktický trénink, aby získali zkušenosti a znalosti pro zvládání aktuálních kybernetických hrozeb. Zpětná vazba k jejich učení je stěžejní součástí vzdělávacího procesu. Poskytnutí detailní zpětné vazby je však náročné z důvodu složitosti prov...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Angličtina |
| Vydáno: |
2022
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://is.muni.cz/th/dg3b4/ |
| Shrnutí: | Studenti a experti v oblasti kyberbezpečnosti potřebují praktický trénink, aby získali zkušenosti a znalosti pro zvládání aktuálních kybernetických hrozeb. Zpětná vazba k jejich učení je stěžejní součástí vzdělávacího procesu. Poskytnutí detailní zpětné vazby je však náročné z důvodu složitosti prováděného tréninku. Proto tato práce zkoumá inovativní metody pro poskytování automatizované zpětné vazby účastníkům kyberbezpečnostního tréninku. Práce se zaměřuje na tři témata. Nejprve byly navrženy metody pro sběr relevantních dat z tréninku, zejména dat o interakci s tréninkovým rozhraním a příkazovým řádkem. Tyto metody byly použity ve 30 autentických trénincích s 244 studenty. Výsledkem bylo shromáždění dat o 7220 akcích a 13446 příkazech s metadaty. Tato data byla pak analyzována za použití kombinace kvantitativních a kvalitativních metod, které zahrnují modelování postupu, analýzu chyb, dolování dat a vizualizace. Následně byly diskutovány pedagogické vhledy získané z těchto analýz. T Cybersecurity students and experts need hands-on training to acquire experience and learn how to mitigate the current cyber threats. Providing feedback on their learning is a crucial part of the educational process, but delivering in-depth feedback is challenging due to the training's complexity. Therefore, this thesis investigates innovative methods for providing automated feedback to participants of cybersecurity training. We address three research topics. First, we propose methods for collecting relevant data from the training, focusing on interactions with the training interface and the command line. We deployed these methods in 30 authentic training sessions to gather a dataset of 7220 actions and 13446 commands with metadata from 244 learners. Second, we analyze the data using a combination of quantitative and qualitative techniques, which include progress modeling, error analysis, data mining, and visualizations. Subsequently, we discuss the pedagogical insights gathered from th |
|---|---|
| Popis jednotky: | Vedoucí práce: Pavel Čeleda |
| Fyzický popis: | vi, 150 stran : ilustrace |