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Enregistrement W2979593716 · doi:10.1093/cybsec/tyz013

The cyber-resilience of financial institutions: significance and applicability

2019· article· en· W2979593716 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cybersecurity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesGlobal Risk Institute in Financial Services
Mots-clésResilience (materials science)ThrivingComputer securityContext (archaeology)Risk managementCyber-attackBusinessRisk analysis (engineering)Computer scienceSociologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The growing sophistication, frequency and severity of cyberattacks targeting financial sector institutions highlight their inevitability and the impossibility of completely protecting the integrity of critical computer systems. In this context, cyber-resilience offers an attractive complementary alternative to the existing cybersecurity paradigm. Cyber-resilience is defined in this article as the capacity to withstand, recover from and adapt to the external shocks caused by cyber risks. Resilience has a long and rich history in a number of scientific disciplines, including in engineering and disaster management. One of its main benefits is that it enables complex organizations to prepare for adverse events and to keep operating under very challenging circumstances. This article seeks to explore the significance of this concept and its applicability to the online security of financial institutions. The first section examines the need for cyber-resilience in the financial sector, highlighting the different types of threats that target financial systems and the various measures of their adverse impact. This section concludes that the “prevent and protect” paradigm that has prevailed so far is inadequate, and that a cyber-resilience orientation should be added to the risk managers’ toolbox. The second section briefly traces the scientific history of the concept and outlines the five core dimensions of organizational resilience, which is dynamic, networked, practiced, adaptive, and contested. Finally, the third section analyses three types of institutional approaches that are used to foster cyber-resilience in the financial sector (and beyond): (i) a thriving cybersecurity industry is promoting cyber-resilience as the future of security; (ii) standards bodies are embedding cyber-resilience into some of their cybersecurity standards; and (iii) regulatory agencies have developed a broad range of compliance tools aimed at enhancing cyber-resilience.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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