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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 OpenAlexafffund
Benoît Dupont

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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