Common Methods for Security Risk Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This document is the result of a study conducted to document the state of Canadian risk management. The study provides a history of Canada's initiatives with respect to risk management and investigates how Canada can augment the Working Group with its experiences and its future initiatives and opportunities. In addition, the study presents a comparison between the prevalent Canadian threat and risk assessment methodology (ITSG 04) and the recommendations of the National Institute of Standards and Technology Risk Management Guide for Information Technology Systems (NIST 800-30). Substantial evolution of risk management has occurred in the past few years, but the tools and documentation have been a significant impediment on further development. There is a definite need to standardize the TRA process and provide system owners with a useful and consistent tool to evaluate the risks to information and IT systems. The approach to a common framework is emphasized by the need for a common language. The provision of a shared set of concepts and vocabulary can only help unify the disparate terminologies that variant TRA approaches and methodologies have engendered. Equally valuable is the prospective TRA automation or partial automation. Automated tools were premature in the early days when risk management was first introduced. Practitioners have gained expertise and experience in the conduct of TRA. It is recognized that human intervention will most likely be required in any automated TRA, however partial automation may be an initial step toward a common framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».