A Psychological Profile of Defender Personality Traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract — The security community has used psychological research on attacker personalities, but little work has been done to investigate the personalities of the defenders. One instrument currently dominating personality research is the Five Factor Model, a taxonomy that identifies five major domains of personal traits, composed of sets of facets. This model can be used within an organizational or vocational capacity to reveal dominant tendencies, such as openness to new experiences. Within a security context, this tool could show what patterns professionals exhibit, which may reveal areas of insufficient diversity and “blind spots ” in defenses. We surveyed 43 security professionals using a Five Factor Model-based test (the IPIP-NEO) to reveal common dominant traits. We found that our sampled security population demonstrated that they were highly dutiful, achievement-striving, and cautious; in addition, they were high in morality and cooperation, but low in imagination. We note that many of these characteristics seem to be appropriate for security professionals, although the low scores in the “openness to experience ” domain may indicate difficulties in devising new security defense methods and in anticipating new forms of attack. This finding implies that security professionals might be more reactive to security threats, rather than proactive in discovering them before they are used by adversaries. This lack of anticipation could potentially leave large organizations vulnerable to attacks that might have otherwise been prevented. I.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».