On-Farm Data Security: Practical Recommendations for Securing Farm Data
Notice bibliographique
Résumé
The growth in the use of Information and Communications Technology (ICT) and Artificial intelligence (AI) has improved the productivity and efficiency of modern agriculture, which is commonly referred to as precision farming. Precision farming solutions are dependent on collecting a large amount of data from farms. Despite the many advantages of precision farming, security threats are a major challenge that is continuously on the rise and can harm various stakeholders in the agricultural system. These security issues may result in security breaches that could lead to unauthorized access to farmers' confidential data, identity theft, reputation loss, financial loss, or disruption to the food supply chain. Security breaches can occur because of an intentional or unintentional actions or incidents. Research suggests that humans play a key role in causing security breaches due to errors or system vulnerabilities. Farming is no different from other sectors. There is a growing need to protect data and IT assets on farms by raising awareness, promoting security best practices and standards, and embedding security practices into the systems. This paper provides recommendations for farmers on how they can mitigate potential security threats in precision farming. These recommendations are categorized into human-centric solutions, technology-based solutions, and physical aspect solutions. The paper also provides recommendations for Agriculture Technology Providers (ATPs) on best practices that can mitigate security risks.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».