实战型网安人才培养研究与实践--以“云仓库”工学交替班为例

本文以实战型网安人才培养为研究与实践对象,针对面临市场急缺的实战型网安人才培养时高职院校存在着不足之处,探索采用工学交替方式进行人才培养路径。在实践过程中以“云仓库”工学交替班为案例进行分析,从特点、意义以及存在问题三个方面探讨实战型网安人才培养。

基于贝叶斯知识追踪的网安人才能力智能化评估方法

近年来,网络空间安全形势日益严峻,导致网络空间安全人才(以下简称网安人才)缺口巨大,国家加快网安人才评估的需求愈加强烈。针对当前网安人才能力评估精准度不足的问题,本文提出了一种改进的贝叶斯知识追踪CT-BKT(Cybersecurity Talents Bayesian Knowledge Tracing)模型,通过网安人才能力评估时的个性智能化问答过程,该模型可对网安人才的知识状态进行追踪,从而实现对其能力的动态精准评估。为了验证CT-BKT模型的有效性,本文以Web安全为例,梳理了Web安全的知识技能体系并构建了相应题库,实现了一个面向Web安全领域的网安人才技能智能化评估系统CTIES(Cybersecurity Talents Intelligent Evaluation System)。通过对22名网安人员进行Web安全的能力评估,本文提出的CT-BKT知识追踪模型的对网安人才的知识掌握状态的预测准确率较高,CTIES系统能细致且直观地展现网安人才Web安全的知识掌握程度及相应专业技能水平,验证了本文所提出的网安人才能力评估方法的可行性和有效性。

数字警务时代卓越网安人才的培养改革及其创新

数字警务时代卓越网安人才的培养是提升大数据、人工智能时代数字警务实践发展的需要、是应对新型犯罪情势发展的需要、是实现技术赋能警务高质量发展的需要。以大数据人工智能时代为特征,以数字警务时代警务核心能力为需求,以网络安全与执法实战岗位人才需要为导向,探寻数字警务时代卓越网安人才的应然能力构成,然后以我国公安院校网络安全与执法专业人才培养现状为切口,通过反思当前培养卓越网安人才的实践表现,并试图探寻基于岗位核心能力构成为需求的人才培养模式创新思路,以期为数字警务时代公安院校培养卓越网安人才的高质量发展提供参考。