Implementation of the Common Vulnerability Scoring System to Assess the Cyber Vulnerability in Construction Projects
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of new technologies coupled with the digitization and automation of the construction industry (known as Construction 4.0) comes with many advantages. For example, it will make the Architecture Engineering and Construction (AEC) industry more connected, accessible, and transparent. However, the inherent nature of these connected systems will make construction networks more vulnerable and prone to cyberattacks. That will compromise not only the confidentiality of sensitive information but also the security of physical assets and project participants. With this background in mind, it is crucial to measure the security of construction networks. There are different systems to evaluate security vulnerabilities of a system, network, organization, or process; one of the most common is the Common Vulnerability Scoring System (CVSS), which provides a numerical score that reflects the severity of a given vulnerability based on specific identified metrics. This paper examines the application of CVSS to quantify and evaluate the vulnerability of project participants that can be used as the groundwork to determine the security vulnerability of construction networks. The objectives of this paper are 1) to examine the advantages and disadvantages of different scoring systems and their applicability to the AEC industry, 2) to systematically apply the identified system to determine scores for some of the most significant construction participants such as the owner, contractor, and worker. The proposed approach will help to assess the vulnerability of project participants and, eventually, the security level of construction networks.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».