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Enregistrement W100289897 · doi:10.21236/ada420676

Plays Well With Others: Enhancing DoD's Role in Protecting the National Information Infrastructure

2002· report· en· W100289897 sur OpenAlexaboutno aff
William E. Durall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology's Impact on Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The terrorist attacks on the twin trade towers and the Pentagon kindled an immediate, renewed focus on homeland defense, Since then, efforts to combat physical terrorist threats have rightly taken center stage, However, the need to protect our national information infrastructure (NII) from an increasing array of cyber threats is equally urgent, This paper will argue that characteristics of the NII drive DoD to a more active role in its defense, it will then discuss NII protection efforts to date, shortfalls in those efforts, and Canada's emerging NII protection structure as a potential model for the US to adopt, Finally it will argue that DoD should have an expanded and better-defined role in NII defense - not as a playground bully that dominates everything, but as a full-fledged team player in areas where it can best apply its expertise. Virtually everyone agrees that the NII is increasingly important to the operation of all our critical national infrastructures, However, expanded NII use has also opened up a new set of cyber vulnerabilities to both the NII itself and the many users who depend on it, Moreover, the ever-expanding NII presents a challenging set of issues to its defenders, The cyberworld blurs the traditional distinctions among different user communities who all now use the common NII, its compression of time and space blurs the ability to distinguish between crime and acts of war, and compounds the task of determining the source of attack. As a result, lines of responsibility blurred among the law enforcement, military, intelligence, and owner-operator communities. These areas of convergence put a premium on a fully cooperative approach to NII protection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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