Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies

Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies

يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة آلية لتحسين كفاءات الأمن السيبراني لمطوري التطبيق. تتضمن الطريقة: فصل كل تطبيق من مجموعة من تطبيقات الكومبيوتر إلى واحد أو أكثر من قطع كل قطعة تم تطويرها بواسطة مجموعة واحدة مناظرة من مطوري التطبيق؛ ربط كل قطعة من كل تطبيق مع مطور التطبيق المناظر منه؛ تنفيذ اختبار...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI, Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI, Bandar Abdulaziz ALMASHARI, Sultan Saadaldean ALSHARIF
Format: Patent
Sprache:ara ; eng
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI
Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI
Bandar Abdulaziz ALMASHARI
Sultan Saadaldean ALSHARIF
description يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة آلية لتحسين كفاءات الأمن السيبراني لمطوري التطبيق. تتضمن الطريقة: فصل كل تطبيق من مجموعة من تطبيقات الكومبيوتر إلى واحد أو أكثر من قطع كل قطعة تم تطويرها بواسطة مجموعة واحدة مناظرة من مطوري التطبيق؛ ربط كل قطعة من كل تطبيق مع مطور التطبيق المناظر منه؛ تنفيذ اختبار تقييم الأمن السيبراني على مجموعة تطبيقات الكومبيوتر لتوليد نتائج تقييم الأمن السيبراني لمجموعة تطبيقات الكومبيوتر؛ تكوين خواص كفاءة الأمن السيبراني لكل مطور تطبيق باستخدام نتائج تقييم الأمن السيبراني التي تم توليدها التي ترجع إلى القطع المناظرة المرتبطة بمطور التطبيق؛ تجميع مطوري التطبيق في مجموعتين على الأقل باستخدام التعلم الآلي غير المراقب على خواص كفاءة الأمن السيبراني المكونة؛ واختيار، لكل مطور تطبيق بناء على المجموعات المناظرة التي ينتمي إليها مطور التطبيق، مجموعة ثانوية من دورات التدريب لتحسين كفاءة الأمن السيبراني لمطور التطبيق. شكل 1. An automated method for improving application developers' cybersecurity competencies is provided. The method includes: breaking each application of a set of computer applications into one or more pieces each piece being developed by a corresponding one of a plurality of application developers; associating each piece of each application with its corresponding application developer; performing cybersecurity assessment testing on the set of computer applications in order to generate cybersecurity assessment results for the set of computer applications; building a cybersecurity competency profile for each application developer using the generated cybersecurity assessment results attributed to corresponding pieces associated with the application developer; grouping the application developers into at least two groups using unsupervised machine learning on the built cybersecurity competency profiles; and choosing, for each application developer based on the corresponding groups to which the
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_SA123441035B1</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>SA123441035B1</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_SA123441035B13</originalsourceid><addsrcrecordid>eNqNyrEKwjAURuEuDqK-w8XFSTCmPkCNioOdVHArafjVCzEJSSrUp1fBB3D64HCGxeWc2fKL3Y1qbe7sQAfo6L4he6qhUxdBVQiWjc7sHW3whPUBMc1I9e1HmC5y7kn5R0CGM4w0LgZXbRMmP0fFdLc9qf0cwTdIQRs45OZYiaUsS7GQq7WQf01vKb068g</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies</title><source>esp@cenet</source><creator>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI ; Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI ; Bandar Abdulaziz ALMASHARI ; Sultan Saadaldean ALSHARIF</creator><creatorcontrib>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI ; Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI ; Bandar Abdulaziz ALMASHARI ; Sultan Saadaldean ALSHARIF</creatorcontrib><description>يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة آلية لتحسين كفاءات الأمن السيبراني لمطوري التطبيق. تتضمن الطريقة: فصل كل تطبيق من مجموعة من تطبيقات الكومبيوتر إلى واحد أو أكثر من قطع كل قطعة تم تطويرها بواسطة مجموعة واحدة مناظرة من مطوري التطبيق؛ ربط كل قطعة من كل تطبيق مع مطور التطبيق المناظر منه؛ تنفيذ اختبار تقييم الأمن السيبراني على مجموعة تطبيقات الكومبيوتر لتوليد نتائج تقييم الأمن السيبراني لمجموعة تطبيقات الكومبيوتر؛ تكوين خواص كفاءة الأمن السيبراني لكل مطور تطبيق باستخدام نتائج تقييم الأمن السيبراني التي تم توليدها التي ترجع إلى القطع المناظرة المرتبطة بمطور التطبيق؛ تجميع مطوري التطبيق في مجموعتين على الأقل باستخدام التعلم الآلي غير المراقب على خواص كفاءة الأمن السيبراني المكونة؛ واختيار، لكل مطور تطبيق بناء على المجموعات المناظرة التي ينتمي إليها مطور التطبيق، مجموعة ثانوية من دورات التدريب لتحسين كفاءة الأمن السيبراني لمطور التطبيق. شكل 1. An automated method for improving application developers' cybersecurity competencies is provided. The method includes: breaking each application of a set of computer applications into one or more pieces each piece being developed by a corresponding one of a plurality of application developers; associating each piece of each application with its corresponding application developer; performing cybersecurity assessment testing on the set of computer applications in order to generate cybersecurity assessment results for the set of computer applications; building a cybersecurity competency profile for each application developer using the generated cybersecurity assessment results attributed to corresponding pieces associated with the application developer; grouping the application developers into at least two groups using unsupervised machine learning on the built cybersecurity competency profiles; and choosing, for each application developer based on the corresponding groups to which the</description><language>ara ; eng</language><creationdate>2024</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240730&amp;DB=EPODOC&amp;CC=SA&amp;NR=123441035B1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240730&amp;DB=EPODOC&amp;CC=SA&amp;NR=123441035B1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI</creatorcontrib><creatorcontrib>Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI</creatorcontrib><creatorcontrib>Bandar Abdulaziz ALMASHARI</creatorcontrib><creatorcontrib>Sultan Saadaldean ALSHARIF</creatorcontrib><title>Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies</title><description>يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة آلية لتحسين كفاءات الأمن السيبراني لمطوري التطبيق. تتضمن الطريقة: فصل كل تطبيق من مجموعة من تطبيقات الكومبيوتر إلى واحد أو أكثر من قطع كل قطعة تم تطويرها بواسطة مجموعة واحدة مناظرة من مطوري التطبيق؛ ربط كل قطعة من كل تطبيق مع مطور التطبيق المناظر منه؛ تنفيذ اختبار تقييم الأمن السيبراني على مجموعة تطبيقات الكومبيوتر لتوليد نتائج تقييم الأمن السيبراني لمجموعة تطبيقات الكومبيوتر؛ تكوين خواص كفاءة الأمن السيبراني لكل مطور تطبيق باستخدام نتائج تقييم الأمن السيبراني التي تم توليدها التي ترجع إلى القطع المناظرة المرتبطة بمطور التطبيق؛ تجميع مطوري التطبيق في مجموعتين على الأقل باستخدام التعلم الآلي غير المراقب على خواص كفاءة الأمن السيبراني المكونة؛ واختيار، لكل مطور تطبيق بناء على المجموعات المناظرة التي ينتمي إليها مطور التطبيق، مجموعة ثانوية من دورات التدريب لتحسين كفاءة الأمن السيبراني لمطور التطبيق. شكل 1. An automated method for improving application developers' cybersecurity competencies is provided. The method includes: breaking each application of a set of computer applications into one or more pieces each piece being developed by a corresponding one of a plurality of application developers; associating each piece of each application with its corresponding application developer; performing cybersecurity assessment testing on the set of computer applications in order to generate cybersecurity assessment results for the set of computer applications; building a cybersecurity competency profile for each application developer using the generated cybersecurity assessment results attributed to corresponding pieces associated with the application developer; grouping the application developers into at least two groups using unsupervised machine learning on the built cybersecurity competency profiles; and choosing, for each application developer based on the corresponding groups to which the</description><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2024</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNyrEKwjAURuEuDqK-w8XFSTCmPkCNioOdVHArafjVCzEJSSrUp1fBB3D64HCGxeWc2fKL3Y1qbe7sQAfo6L4he6qhUxdBVQiWjc7sHW3whPUBMc1I9e1HmC5y7kn5R0CGM4w0LgZXbRMmP0fFdLc9qf0cwTdIQRs45OZYiaUsS7GQq7WQf01vKb068g</recordid><startdate>20240730</startdate><enddate>20240730</enddate><creator>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI</creator><creator>Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI</creator><creator>Bandar Abdulaziz ALMASHARI</creator><creator>Sultan Saadaldean ALSHARIF</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20240730</creationdate><title>Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies</title><author>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI ; Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI ; Bandar Abdulaziz ALMASHARI ; Sultan Saadaldean ALSHARIF</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_SA123441035B13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>ara ; eng</language><creationdate>2024</creationdate><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI</creatorcontrib><creatorcontrib>Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI</creatorcontrib><creatorcontrib>Bandar Abdulaziz ALMASHARI</creatorcontrib><creatorcontrib>Sultan Saadaldean ALSHARIF</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Abdulmohsen Nasser ALOTAIBI</au><au>Abdullah Abdulaziz ALTURAIFI</au><au>Bandar Abdulaziz ALMASHARI</au><au>Sultan Saadaldean ALSHARIF</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies</title><date>2024-07-30</date><risdate>2024</risdate><abstract>يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة آلية لتحسين كفاءات الأمن السيبراني لمطوري التطبيق. تتضمن الطريقة: فصل كل تطبيق من مجموعة من تطبيقات الكومبيوتر إلى واحد أو أكثر من قطع كل قطعة تم تطويرها بواسطة مجموعة واحدة مناظرة من مطوري التطبيق؛ ربط كل قطعة من كل تطبيق مع مطور التطبيق المناظر منه؛ تنفيذ اختبار تقييم الأمن السيبراني على مجموعة تطبيقات الكومبيوتر لتوليد نتائج تقييم الأمن السيبراني لمجموعة تطبيقات الكومبيوتر؛ تكوين خواص كفاءة الأمن السيبراني لكل مطور تطبيق باستخدام نتائج تقييم الأمن السيبراني التي تم توليدها التي ترجع إلى القطع المناظرة المرتبطة بمطور التطبيق؛ تجميع مطوري التطبيق في مجموعتين على الأقل باستخدام التعلم الآلي غير المراقب على خواص كفاءة الأمن السيبراني المكونة؛ واختيار، لكل مطور تطبيق بناء على المجموعات المناظرة التي ينتمي إليها مطور التطبيق، مجموعة ثانوية من دورات التدريب لتحسين كفاءة الأمن السيبراني لمطور التطبيق. شكل 1. An automated method for improving application developers' cybersecurity competencies is provided. The method includes: breaking each application of a set of computer applications into one or more pieces each piece being developed by a corresponding one of a plurality of application developers; associating each piece of each application with its corresponding application developer; performing cybersecurity assessment testing on the set of computer applications in order to generate cybersecurity assessment results for the set of computer applications; building a cybersecurity competency profile for each application developer using the generated cybersecurity assessment results attributed to corresponding pieces associated with the application developer; grouping the application developers into at least two groups using unsupervised machine learning on the built cybersecurity competency profiles; and choosing, for each application developer based on the corresponding groups to which the</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language ara ; eng
recordid cdi_epo_espacenet_SA123441035B1
source esp@cenet
title Utilizing Machine Learning to Measure Application Developers' Cybersecurity Competencies
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-22T13%3A47%3A05IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=Abdulmohsen%20Nasser%20ALOTAIBI&rft.date=2024-07-30&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3ESA123441035B1%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true