Cybersecurity in Construction: Where Do We Stand and How Do We Get Better Prepared
Notice bibliographique
Résumé
The architecture, engineering, and construction (AEC) industry is increasingly becoming digital and more prone to cyber-attacks. Although there are several studies and standards in the cybersecurity domain, experts suggest that domain-specific studies need to be conducted to address the unique challenges faced within each of the different industries. Therefore, several cybersecurity studies have been undertaken for various industries, such as healthcare, manufacturing, telecommunication, and energy. However, this type of study is largely missing in the AEC industry due to different reasons, including lack of awareness. To address that, this study aims to (a) compare and analyze the number of cybersecurity-related documents in the AEC industry with several other industries, and (b) extract and analyze the cybersecurity-related documents data to identify potential future research trends and topics for the AEC community. The Web of Science (WOS) database, consisting of significant and influential journal publications, was used for document retrieval. VOSviewer was used to identify key research topics and trends in the cybersecurity domain and define future cybersecurity research in the AEC industry. WOS document retrieval results that compared the total number of publications corroborated the little to no attention received to cybersecurity investigation in the AEC industry. In addition, the VOSviewer analysis revealed three significant areas of research in the cybersecurity community that provide a reasonably justified roadmap for conducting cybersecurity research in the AEC industry. This study could greatly benefit the AEC research community and potential reaping benefits to the industry by creating more awareness among different stakeholders.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,025 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».