Examining employee security violations: moral disengagement and its environmental influences
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Employee security behaviors are the cornerstone for achieving holistic organizational information security. Recent studies in the information systems (IS) security literature have used neutralization and moral disengagement (MD) perspectives to examine employee rationalizations of noncompliant security behaviors. Extending this prior work, the purpose of this paper is to identify mechanisms of security education, training, and awareness (SETA) programs and deterrence as well as employees’ organizational commitment in influencing MD of security policy violations and develop a theoretical model to test the proposed relationships. Design/methodology/approach The authors validate and test the model using the data collected from six large multinational organizations in Korea using survey-based methodology. The model was empirically analyzed by structural equation modeling. Findings The results suggest that security policy awareness (PA) plays a central role in reducing MD of security policy violations and that the certainty of punishment and immediacy of enforcing penalties are instrumental toward reducing such MD; however, the higher severity of penalties does not have an influence. The findings also suggest that SETA programs are an important mechanism in creating security PA. Originality/value The paper expands the literature in IS security that has examined the role of moral evaluations. Drawing upon MD theory and social cognitive theory, the paper points to the central role of SETA and security PA in reducing MD of security policy violations, and ultimately the likelihood of this behavior. The paper not only contributes to theory but also provides important insights for practice.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».