Targeting Reputation: A New Vector for Attacks to Critical Infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
A substantial portion of critical information infrastructures in advanced economies comprises former public utilities, which in the 1980s/90s were fully or partially privatized, a change justified mainly on economic efficiency grounds. This entailed that these utility companies had to compete in the free market, thus being exposed to the same risks/opportunities as private companies. Much like businesses in other industrial sectors, utility companies have increasingly joined social media over the last decade, as ‘digital’ visibility through social networking platforms, such as Facebook, Twitter, and Instagram has become fundamental. The new (privatized) utilities have relied on marketing and ad campaigns to promote their business and generate revenues. Trust and reputation for companies are primary resources to attract new customers and/or keep old ones, especially for companies with a wide customer base. Trust and reputation are difficult assets to preserve on social media, as they can be subject to negative attacks, including fake campaigns. This paper is a probe that explores a potential attack vector to critical infrastructures via weakening customer and investor trust in (the now private) utilities by blemishing CII-utilities’ reputation on social media. More specifically, the paper considers the possibility of attacks that have the potential to undermine the stability and reliability of critical infrastructures and advances a preliminary justification of why that may happen. We do this by looking at cases in which negative social media campaigns with fake content have been successfully implemented via digital tools.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».