Attributes impacting cybersecurity policy development: An evidence from seven nations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cyber threats have risen as a result of the growing usage of the Internet. Organizations must have effective cybersecurity policies in place to respond to escalating cyber threats. Individual users and corporations are not the only ones who are affected by cyber-attacks; national security is also a serious concern. Different nations' cybersecurity rules make it simpler for cybercriminals to carry out damaging actions while making it tougher for governments to track them down. Hence, a comprehensive cybersecurity policy is needed to enable governments to take a proactive approach to all types of cyber threats. This study investigates cybersecurity regulations and attributes used in seven nations in an attempt to fill this research gap. This paper identified fourteen common cybersecurity attributes such as telecommunication, network, Cloud computing, online banking, E-commerce, identity theft, privacy, and smart grid. Some nations seemed to focus, based on the study of key available policies, on certain cybersecurity attributes more than others. For example, the USA has scored the highest in terms of online banking policy, but Canada has scored the highest in terms of E-commerce and spam policies. Identifying the common policies across several nations may assist academics and policymakers in developing cybersecurity policies. A survey of other nations' cybersecurity policies might be included in the future research.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle