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Enregistrement W1988295515 · doi:10.1109/mobisecserv.2015.7072875

Leveraging COBIT5 in NFC-based payment technology: challenges and opportunities for security risk mitigation and audit

2015· article· en· W1988295515 sur OpenAlexaffabout
Tebug Techoro, Sergey Butakov, Shaun Aghili, Ron Ruhl

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPaymentNear field communicationAuditCredentialComputer securityRisk managementRisk analysis (engineering)Computer scienceAccountingInternet privacyFinanceTelecommunicationsUltra high frequency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Near field communication (NFC) payment technology was expected to revolutionize businesses, yet presents major challenges relating to security and assurance in the Canadian payment ecosystem. This paper suggest some of the best practices in various frameworks for Risks and Assurance management in implementing NFC-based payment technology (NFC-BPT). The NFC-BPT risks and threats are analyzed in conjunction with justified risks data from Canadian NFC Mobile Payment Reference Model (Canadian NFC-MPRM). The output of the analyzed risk is mapped to COBIT5 (Control objective for Information and Related Technology) for Risk and COBIT5 for Assurance processes through which, a comprehensive assurance steps will be obtained on data security, fraud, theft and malware for payment credential issuers and acquirers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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