Cybersecurity Vulnerabilities in Off-Site Construction
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 is seeking to advance traditional construction practices towards more efficient and internet of things (IoT)-based construction practices, such as offsite construction. Offsite construction (OSC) allows for the simultaneous fabrication of building modules and onsite work. Integrating IoT technologies in construction practice is projected to improve the industry’s growth. However, there is an increase in cybersecurity vulnerabilities. Cyber threats are becoming more disruptive and targeted, resulting in monetary and infrastructure losses. Furthermore, the COVID pandemic and the instability in Europe have seen over 100% increases in cyber-attacks, and most industries have weak cybersecurity protocols. The adoption of cybersecurity frameworks in the construction industry is sluggish, and the existing security frameworks fall short in addressing the needs of the industry. This paper gives a concise review of the offsite construction value chain vulnerabilities. We explore the existing cybersecurity frameworks and identify their limitations. Cybersecurity is presented as one of the most crucial components that has received little or no attention in OSC. The future of OSC is promising with the incorporation of Industry 4.0 technologies; however, its development needs to consider more proactive security approaches and management techniques that are adapted to the current hostile cyber landscape.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».