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基于模型的系統工程（MBSE）

威脅建模有助于確定系統或流程的關鍵任務安全要求，以保護系統。本培訓的目的是讓學員了解威脅建模的概念，并通過威脅建模場景的實例進行操作。培訓將使用SEI獨立程序模型（PIM）來描述用于威脅建模任務的保證案例和工作流程。

該培訓將包括：

• 回顧可靠性案例的概念和術語
• 介紹威脅建模的概念和術語
• 通用的威脅模型例子（威脅是失敗者）
• 確定潛在威脅
• 選擇有數據支持的重點威脅（可能性和影響）。
• 通過對已確定的威脅進行建模的工作

隨后，SEI可以促進威脅建模研討會，以確定項目的具體威脅。隨后，將確定的對待和相應的緩解措施納入有系統模型。

威脅建模

• 威脅建模是創建系統抽象的過程，旨在識別攻擊者的能力和目標，并使用該抽象來生成系統必須緩解的可能威脅并進行編目。

• 雖然可以在網絡和代碼層面上分析安全問題，以防止緩沖區溢出、SQL注入攻擊等，但在需求和架構階段的早期，建立一種防御性思維的思維方式是有價值的。

• 防御性思維意味著，對于每一個新功能，我們必須考慮它如何被對手濫用或擊敗。

• 防御性思維方式是威脅建模方法的基礎

基于模型的系統工程（MBSE）是 "正式應用建模來支持系統需求、設計、分析、驗證和確認活動，從概念設計階段開始，一直持續到開發和后期的生命周期階段"。(INCOSE 2007)

"多范式建模（MPM）提供了一個基礎框架，將幾個學科以一致的方式粘在一起。MPM提供的流程和工具可以結合、耦合和整合構成系統的每一個觀點。"

機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序(例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影，以及駕駛自動機器人的程序)。本課程從不同的角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋的主題如貝葉斯網絡，決策樹學習，支持向量機，統計學習方法，無監督學習和強化學習。本課程涵蓋了歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和奧卡姆剃刀等理論概念。編程作業包括各種學習算法的動手實驗。本課程旨在為研究生提供機器學習研究人員目前所需要的方法學、技術、數學和算法的全面基礎知識。

通過學習這門課程，能夠獲取：

實現和分析現有的學習算法，包括學習良好的分類、回歸、結構化預測、聚類和表示學習方法 將實際機器學習的多個方面整合到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述用于學習的模型和算法的形式屬性，并解釋這些結果的實際含義 比較和對比不同的學習模式(有監督的，無監督的，等等) 設計實驗來評估和比較現實問題中不同的機器學習技術 運用概率、統計學、微積分、線性代數和最優化來開發新的預測模型或學習方法 給出ML技術的描述，分析它以確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法隱含的歸納偏差;(3)搜索空間的大小和復雜度;(5)關于終止、收斂、正確性、準確性或泛化能力的任何保證(或缺乏保證)。

課程地址：

//www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10601/

【導讀】來自Sayak Paul講解的 模型優化基礎，值得學習