Notice bibliographique
Résumé
The Internet and related technologies have enabled companies to automate almost all of their operations resulting in enhanced efficiencies and cost-effectiveness. The technologies, however, have also introduced numerous security risks. Through security risks such as Electronic Hacking (EH), individuals and companies have lost a lot of valuable data and money. In this regard, there is a need to understand the extent of the threat of EH. A comprehensive thematic review and analysis of EH with a focus on developments, evolution, challenges, prognosis, and prevalence in select institutions was thus conducted. The research involved reviewing the literature on cybersecurity and its effect on organizations' operations. The result shows that cases of security breaches and associated costs continue to increase. Over five years, the healthcare and medical institutions were the most vulnerable. They were closely followed by corporations. The implications are that as institutions become more automated, their respective degrees of cybercrime vulnerability increase. The consequences of security breaches are normally dire for companies, as well as individuals. Millions, or possibly billions, of dollars worth of data, have been lost as a result of security breaches. This trend is expected to continue in the future, as computers and Internet technologies continue to advance. Through cybercrimes, numerous companies' operations have been sabotaged, and personal information from social media and email stolen. Long term, effective and sustainable strategies are therefore required. The paper is significant because it identifies the information security risks various organizations are exposed to and strategies that organizations can use to mitigate the risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».