The Cyberspace Threats and Cyber Security Objectives in the Cyber Security Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Threats in cyberspace can be classified in many ways. This is evident when you look at cyber security on a multinational level. One of the most common models is a threefold classification based on motivational factors. Most nations use this model as a foundation when creating a strategy to handle cyber security threats as it pertains to them. This paper will use the five level model: cyber activism, cybercrime, cyber espionage, cyber terrorism and cyber warfare. The National Cyber Security Strategy defines articulates the overall aim and objectives of the nation's cyber security policy and sets out the strategic priorities that the national government will pursue to achieve these objectives. The Cyber Security Strategy also describes the key objectives that will be undertaken through a comprehensive body of work across the nation to achieve these strategic priorities. Cyberspace underpins almost every facet of the national functions vital to society and provides critical support for areas like critical infrastructure, economy, public safety, and national security. National governments aim at making a substantial contribution to secure cyberspace and they have different focus areas in the cyber ecosystem. In this context the level of cyber security reached is the sum of all national and international measures taken to protect all activities in the cyber ecosystem. This paper will analyze the cyber security threats, vulnerabilities and cyber weaponry and the cyber security objectives of the Cyber Security Strategies made by Australia, Canada, Czech Republic, Estonia, Finland, Germany, the Netherlands, the United Kingdom and the United States.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».