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Enregistrement W3041823297 · doi:10.7290/ijns060108

Challenges and Opportunities for Sharing Threat Information with Radioactive Materials Operators

2020· article· en· W3041823297 sur OpenAlexaff
Raphael Duguay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nuclear Security · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensCanadian Nuclear Safety Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidentialityComputer securityInformation sharingSet (abstract data type)BusinessInformation securityEnforcementNational securityState (computer science)Law enforcementInformation security managementComputer scienceInternet privacyRisk analysis (engineering)Knowledge managementSecurity information and event managementCloud computing securityLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operators are required to implement security measures to address requirements set by the regulatory body or competent authority. These security requirements are generally based on the national threat level and information provided by the relevant law enforcement authority, intelligence agencies and other relevant stakeholders. However, not all States can share this information with radioactive materials holders (e.g., operators), especially if they take a more prescriptive approach to regulation on security. The same situation often exists when a performance-based approach is used because there are multiple barriers that restrict the competent authority from sharing threat information. For example, competent authorities need to protect confidentiality and comply with national laws, regulations and other information security considerations. In this paper, the author presents some challenges and opportunities relevant to exchanging threat information. The objective is to reflect on current practices including good practices at the State and operator levels to facilitate cooperation between regulatory bodies and operators. The purpose is to increase awareness about the threats and techniques used by the adversaries and to assist stakeholders in maintaining vigilance without compromising the security and confidentiality of the information.

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 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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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