Cybersecurity and Countermeasures at the Time of Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of one of this century’s deadliest pandemics, coronavirus disease (COVID-19) has an enormous effect globally with a quick spread worldwide. This made the World Health Organization announce it as a pandemic. COVID-19 has pushed countries to follow new behaviors such as social distancing, hand washing, and remote work and to shut down organizations, businesses, and airports. At the same time, white hats are doing their best to accommodate the pandemic. However, while white hats are protecting people, black hats are taking advantage of the situation, which creates a cybersecurity pandemic on the other hand. This paper discusses the cybersecurity issues at this period due to finding information or finding another related research that had not been discussed before. This paper presents the cybersecurity attacks during the COVID-19 epidemic time. A lot of information has been collected from the World Health Organization (WHO), trusted organizations, news sources, official governmental reports, and available research articles. This paper then classifies the cybersecurity attacks and threats at the period of COVID-19 and provides recommendations and countermeasures for each type. This paper surveys the cybersecurity attacks and their countermeasures and reports the ongoing cybersecurity attacks and threats at this period of time. Moreover, it is also a step towards analyzing the efficiency of the country’s infrastructure as well as hackers and criminals’ social behavior at the time of the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».