An Assessment of Employee Knowledge, Awareness, Attitude towards Organizational Cybersecurity in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
In our increasingly digitized and interconnected society, people are poorly protected against cyberthreats, with the main reason being user behavior. Human behavior and actions are unpredictable in nature and this make human an important element and enabler of cybersecurity. The objective of the study is promotion of adoption of non-technical countermeasures (such as user awareness) for a comprehensive and holistic way to manage cyber security in organizations in Cameroon. We conducted a subjective study to measure the level of employees’ knowledge and general awareness, risky behavior they engage in, and attitude toward various aspects of cybersecurity and cyberthreats to show the need for user education, training, and awareness. For the study described in this paper, a self-report questionnaire was developed and data were collected from 214 participants. The results of a descriptive statistic percentage indicated that less than 50% of respondents have completed or has regular training program. We find that over 61% of the participants do not have sufficient knowledge of their organization cyber security policies. Among other findings, the over 60% of employees’ mistakes or violations of security policy are not disciplined or penalized is a demonstration of lack of legal status of cyber-attacks. Cyber resilience in any organization is a responsibility shared by both management and employees. Proactive human management element that can actively hunt for malicious activity and indicators of compromise is recommended.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».