An integrated view of human, organizational, and technological challenges of IT security management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to determine the main challenges that IT security practitioners face in their organizations, including the interplay among human, organizational, and technological factors. Design/methodology/approach The data set consisted of 36 semi‐structured interviews with IT security practitioners from 17 organizations (academic, government, and private). The interviews were analyzed using qualitative description with constant comparison and inductive analysis of the data to identify the challenges that security practitioners face. Findings A total of 18 challenges that can affect IT security management within organizations are indentified and described. This analysis is grounded in related work to build an integrated framework of security challenges. The framework illustrates the interplay among human, organizational, and technological factors. Practical implications The framework can help organizations identify potential challenges when implementing security standards, and determine if they are using their security resources effectively to address the challenges. It also provides a way to understand the interplay of the different factors, for example, how the culture of the organization and decentralization of IT security trigger security issues that make security management more difficult. Several opportunities for researchers and developers to improve the technology and processes used to support adoption of security policies and standards within organizations are provided. Originality/value A comprehensive list of human, organizational, and technological challenges that security experts have to face within their organizations is presented. In addition, these challenges within a framework that illustrates the interplay between factors and the consequences of this interplay for organizations are integrated.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle