Application of Quality Function Deployment to the Management of Information Physical Security
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.
Notice bibliographique
Résumé
Information physical security (IPS) refers to the prevention from intended attacks against all material devices and to the protection against deliberate attacks by supporting and managing related data/information. Information in today's world represents an important asset to be protected and for this reason it is necessary to adopt a suitable method for risk and security management. The Quality Function Deployment (QFD) method was originally developed as a tool capable of ensuring a valuable help in the design of products and services, guaranteeing customer satisfaction and value creation. The core of the method is the set of matrices called the ‘House of Quality’ (HoQ), which relates the Customer Requirements (CRs) with Engineering Characteristics (ECs): in other words, the HoQ is a way of translating customer requirements into design parameters. Numerous studies have demonstrated its use in a wide range of sectors. In particular, its application in the security engineering context has been investigated by means of the House of Security (HoS). Its objective is represented by the classification of the components of a security system in response to different scenarios of voluntary attacks. Based on this, the aim of the study consists in extending such an approach to information physical security. More in detail, the purpose of this paper is the development of a systematic model, based on the HoS and applicable to information physical security, that allows the definition and raking of the vital components of an information physical security system (IPSS). In this way, it is possible to perform a proper cost/benefit analysis, considering a general physical layout of a certain organization so that the results can be wide-ranging and applicable in different contexts.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle