Cybersecurity Training in Norwegian Critical Infrastructure Companies
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
Human preparedness is a critical aspect of critical infrastructure (CI) cybersecurity. Many efforts, including educational curricula and training programs, have been taken at both national and company level to ensure human preparedness in CI incident response. These efforts are usually based on corporate requirements or external guidelines and policies. However, the best practices recommended for these efforts in the literature differ significantly from the measures implemented in CI companies. For this reason, we compared state of practice in cybersecurity awareness and training in selected CI companies with the recommendations in literature, aiming to identify the areas that CI companies need to increase efforts for further security implementations. Specifically, we conducted interviews (n=7) and sent out questionnaires to cybersecurity personnel (n=11) in different CI sectors of Norway. The collected data were analyzed to establish the commonalities, differences, and areas of concern among the interviewees, with respect to certain critical attributes. All Norwegian companies involved in the study offered some type of awareness or training activities to their employees, but these activities varied greatly in the level of maturity. Besides, we noted several limitations in methods and contents. According to many participants, the team skills, communication skills, and managerial skills were often inadequately developed. Additional limitations in delivery methods were noticed, too. Finally, we suggested the solutions from the best practices in the literature, and pointed out the areas where the literature has not provided effective measures.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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