自适应安全保护系统是一种决策方法基础设施和数据通过探测威胁和恶意行为随着时间的推移和采取最安全的和有效的行动维护底层的计算机系统。这样的反应系统的基本功能是对底层环境的适应能力和应对复杂和不断变化的动态环境。的典型架构实现自适应安全包括机制执行预防、检测、响应和预测。

动态系统和底层操作的环境上下文和攻击表面经常改变需要坚实的和基本的安全机制。攻击表面暴露于敌人应该最小化和不可预知的在任何给定的时间。安全系统在这种环境应该推荐最好的和最安全的自适应配置和行动以应对环境的变化。在这样不确定环境中建模和决策也是一个具有挑战性的问题,需要严格的数学和分析基础和安全计划。

分析模型的数学抽象问题的解决方案的抽象模型解释实际问题域的变化。问题的数学抽象表示和考虑几个因素,如观测变量和噪声之间的关系,解释方差或不确定性系统中观察到。最近的进步在数学和数据驱动的决策,特别是数据挖掘,机器学习,更重要的是深入学习使研究人员更精确地模型动态域。

这个特殊的问题集中在安全和隐私问题和挑战与自适应安全有关。打电话寻求研究文章和评论文章识别模型的新挑战和方法自适应动态和不断变化的环境的安全。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 理论基础和分析推理的自适应安全
• 深度学习和基于机器学习方法的自适应安全
• 安全策略的优化
• 经济模型的安全
• Heuristic-based安全执法
• 建模的自适应安全风险评估和威胁
• 概率和不确定性建模
• 遗传与进化方法
• 自适应安全物联网和cyberphysical系统
• 自适应安全协议、策略和需求
• 的适应性和环境敏感访问控制
• 实证研究和工业经历相关的自适应安全