An outline of the method for predicting IT vulnerabilities
PBN-AR
Instytucja
Wydział Cybernetyki (Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
MATEC Web of Conferences
ISSN
EISSN
2261-236X
Wydawca
EDP Sciences
DOI
Rok publikacji
2018
Numer zeszytu
Strony od-do
1-5
Numer tomu
210
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Autorzy
(liczba autorów: 3)
Pozostali autorzy
+ 2
Słowa kluczowe
en
IT vulnerability
vulnerability discovery model
vulnerability metrics
Konferencja
Indeksowana w Scopus
nie
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
CSCC 2018
Nazwa konferencji
22nd International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers
Początek konferencji
2018-07-14
Koniec konferencji
2018-07-17
Lokalizacja konferencji
Majorca
Kraj konferencji
ES
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
en
Treść
Majority of the currently known quantitative models for vulnerability analysis do not allow for a comprehensive vulnerability prediction process for a selected software. The article presents the outline of the method for predicting software vulnerabilities. The presented solution is based on probabilistic properties that allow to reflect external and internal factors affecting software and determining its vulnerabilities. Also, a possible direction of further method development was described, indicating the way of improving the method with elements representing preventive measures, as a result of which it may be possible to limit or eliminate potential software vulnerabilities.
Cechy publikacji
discipline:Informatyka – dziedzina nauk technicznych
discipline:Computer science – field of technical sciences
Original article
Original article presents the results of original research or experiment.
Oryginalny artykuł naukowy
Oryginalny artykuł naukowy przedstawia rezultaty oryginalnych badań naukowych lub eksperymentu.
Inne
System-identifier
PBN-R:884695
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych