Khung công việc để cải thiện an ninh không gian mạng cho các hạ tầng sống còn, Phiên bản 1.0 của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia xuất bản ngày 12/02/2014. Khung công việc bao gồm 3 phần: Khung Cốt lõi (Framework Core), Khung Thuộc tính (Framework Profile) và Khung các Lớp Triển khai (Framework Implementation Tiers). Khung Cốt lõi là tập hợp các hoạt động, các kết quả đầu ra và các tham chiếu thông tin ANKGM mà chúng là phổ biến khắp các lĩnh vực hạ tầng sống còn, đưa ra được các chỉ dẫn chi tiết cho việc phát triển các Thuộc tính của tổ chức. Thông qua sử dụng các Thuộc tính, Khung sẽ giúp tổ chức điều chỉnh các hoạt động ANKGM với các yêu cầu nghiệp vụ, sức chịu đựng rủi ro và các tài nguyên của mình. Các Lớp đưa ra một cơ chế cho các tổ chức để xem xét và hiểu các đặc tính tiếp cận của họ cho việc quản lý rủi ro ANKGM.
Khung là một tham chiếu rất tốt cho các hạ tầng sống còn như các hệ thống thông tin, điện, nước, tài chính, ngân hàng, giao thông... của Việt Nam để tham khảo.
Tải về bản dịch tiếng Việt tại: http://ubuntuone.com/6Q1KiWUQ0n6Qi74vRaJ5nB
Tiếng Anh: http://www.nist.gov/cyberframework/upload/cybersecurity-framework-021214-final.pdf
Blogger: Lê Trung Nghĩa, letrungnghia.foss@gmail.com
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Khung năng lực AI cho giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
UNESCO dành Ngày Giáo dục Quốc tế 2025 cho Trí tuệ nhân tạo
‘Đặc tả Khung Tính mở Mô hình (MOF)’ của LF AI & Data - Tài sản chung của AI Tạo sinh - bản dịch sang tiếng Việt
‘LỘ TRÌNH CỦA TỔNG THƯ KÝ LIÊN HIỆP QUỐC VỀ HỢP TÁC KỸ THUẬT SỐ THÚC ĐẨY HÀNG HÓA CÔNG CỘNG KỸ THUẬT SỐ’ - bản dịch sang tiếng Việt
Dữ liệu để phân loại AI
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Tài sản chung kỹ thuật số và Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số - Tìm thấy nền tảng chung cho các nhà hoạch định chính sách
Khung năng lực AI cho học sinh
ODI và Solid cùng nhau trao cho các cá nhân quyền kiểm soát lớn hơn đối với dữ liệu cá nhân
Nếu DeepSeek muốn trở thành một người phá vỡ thực sự, nó phải tiến xa hơn nữa về tính minh bạch của dữ liệu