NIST主要的研究成果

简介: NIST主要的研究成果

美国国家标准与技术研究院(NIST)在网络安全领域的研究成果丰富多样,涵盖了多个关键领域。以下是一些主要的研究成果:

  1. 网络安全框架

    • NIST发布的网络安全框架(CSF)是其标志性成果之一。该框架为组织提供了一套可定制的资源,以应对网络安全挑战[^1^]。
    • 2024年,NIST发布了CSF的2.0正式版本,这是自2014年该框架创建以来的首次重大更新。新版本扩展了适用范围,从关键基础设施扩大到所有组织,并新增了“治理”作为第六个核心功能[^1^]。
  2. 密码算法及密码验证

    • NIST在后量子密码学方面取得了显著进展,正在征求、评估和逐步标准化后量子公钥加密算法,以应对量子计算机对现有公钥密码系统的潜在威胁[^5^]。
    • NIST还参与了轻量级密码算法的征集、评估和标准化工作,这些算法将应用于轻量级加密标准中[^5^]。
  3. 风险管理

    • NIST发布了下一代风险管理框架(RMF),包括NIST SP 800-37,v2,该框架更新了与NIST网络安全框架中的结构一致的内容,并将隐私风险管理完全整合到现有信息安全风险管理流程中[^5^]。
    • NIST还在隐私工程和风险管理方面取得了重大进展,开发了隐私框架等工具,以满足管理美国乃至全球隐私问题的需求[^5^]。
  4. 物联网安全

    • NIST加强了在物联网标准化工作方面的参与度,参与了ISO JTC 1 / SC 27(物联网安全和隐私)、IETF(物联网安全领域的软件更新)以及ISO JTC 1 / SC 41等组织的工作[^5^]。
  5. 供应链风险管理

    • NIST在网络供应链风险管理(C-SCRM)方面也取得了重要成果,制定了相关草案和典型实践,以帮助组织有效管理供应链风险[^5^]。

总的来说,NIST在网络安全领域的研究成果不仅为美国政府机构提供了重要的指导和支持,也在全球范围内产生了广泛的影响。这些研究成果为组织提供了应对网络安全挑战的有效工具和方法,推动了整个行业对网络安全重要性的认识和响应能力的提升。

相关实践学习
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
目录
相关文章
|
人工智能 监控 安全
数据、AI涌现的年代,迭代数字平台,更需关注安全合规问题
在当下,无论是企业想谋求数字化转型升级,还是想要出海走出去,首先基本上都会对自己的数字体验系统进行重塑,而这其中关于的安全合规问题,也成为了决定企业选择何种技术进行系统迭代更新的关键。
328 0
|
Java
JAVARandom类
JAVARandom类
212 0
|
存储 算法 搜索推荐
时间复杂度:一步步理解算法效率
时间复杂度:一步步理解算法效率,更多文章可关注我的微信公众号:Python学习杂记
1540 0
|
10月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
阿里云第八代云服务器c8i与g8i深度解析:技术对比、场景适配与选购指南
阿里云服务器计算型c8i与通用型g8i实例属于阿里云的第八代云服务器实例规格,是除了计算型c7与c8y和通用型g7与g8y之外同样深受用户喜欢的云服务器实例规格。本文将详细解析计算型c8i与通用型g8i实例的技术特性、适用场景、性能优势,以及最新的活动价格情况,并为用户提供购买建议。
|
12月前
|
人工智能 Anolis
活动推荐:2025 RISC-V 生态大会将在北京召开,龙蜥受邀参展
一同探讨行业趋势及合作契机,齐心共筑 RISC-V 的“芯”未来。
|
安全 网络安全
NIST
NIST
862 5
|
前端开发 C语言
C语言07-注释基本使用
C语言07-注释基本使用
|
供应链 安全 物联网安全
NIST(美国国家标准与技术研究院)在网络安全领域进行了多项创新
NIST(美国国家标准与技术研究院)在网络安全领域进行了多项创新
376 10
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用,机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而,这些模型,尤其是深度学习模型,通常被视为“黑箱”,难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。
428 2
|
消息中间件 存储 监控
RabbitMQ 队列之战:Classic 和 Quorum 的性能洞察
RabbitMQ 是一个功能强大的消息代理,用于分布式应用程序间的通信。它通过队列临时存储消息,支持异步通信和解耦。经典队列适合高吞吐量和低延迟场景,而仲裁队列则提供高可用性和容错能力,适用于关键任务系统。选择哪种队列取决于性能、持久性和容错性的需求。
1016 6