Notice bibliographique
Résumé
Si les cyberattaques n’ont eu jusqu’à présent qu’une incidence limitée sur le secteur financier français, elles représentent néanmoins une menace sérieuse pour les établissements bancaires et les organismes d’assurance en termes de sécurité des systèmes d’information, de continuité d’activité et de protection des données. L’émergence de ces nouveaux risques suscite une attention élevée de la part des superviseurs. La réglementation sur le contrôle interne et sur la gestion du risque opérationnel constitue le socle des dispositifs de prévention mis en place, qui doivent s’accompagner du développement d’une veille proactive permettant de repérer l’évolution des menaces et de définir les moyens de se protéger. Les axes de progrès prioritaires identifiés par l’ACPR (Autorité de contrôle prudentiel et de résolution) concernent la gestion des droits d’accès et les outils de détection des intrusions dans le système d’information. La coopération entre tous les acteurs, publics et privés, apparaît en outre primordiale, tant pour mener des exercices de place et tester la robustesse des entreprises que pour améliorer l’identification des menaces par des échanges d’informations accrus. L’action du superviseur doit enfin s’inscrire dans un cadre européen et international afin de garantir la coordination des initiatives. Classification JEL : G21, G28.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».