Application of Geospatial Data in Cyber security
Notice bibliographique
Résumé
Geospatial data is often perceived as only being related to maps, compasses and locations. However, the application areas of geospatial data are far wider and even extend to the field of cybersecurity. Not only is there an ability to show points of interest and emerging network traffic conditions, geospatial data also has the ability to model cyber crime growth patterns and indicate affected areas as well as the emergence of certain type of cyber threats. Geospatial data can feed into intelligence systems, help with analysis, information sharing, and help create situational awareness. This is particularly useful in the area of cyber security. Geospatial data is very powerful and can help to prioritise cyber threats and identify critical areas of concern. Previously, geospatial data was primarily used by militaries, intelligence agencies, weather services or traffic control. Currently, the application of geospatial data has multiplied, and it spans many more industries and sectors. So too for cyber security, geospatial data has a wide number of uses. It may be difficult to find patterns or trends in large data sets. However, the graphic capabilities of geo mapping help present data in more digestible manner. This may help analysts identify emerging issues, threats and target areas. In this paper, the usefulness of geospatial data for cyber security is explored. The paper will cover a framework of the key application areas that geospatial data can serve in the field of cyber security. The ten application areas covered in the paper are: tracking, data analysis, visualisation, situational awareness, cyber intelligence, collaboration, improved response to cyber threats, decision-making, cyber threat prioritisation and protect cyber infrastructure It is aimed that through the paper, the application areas of geospatial data can be more widely adopted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».