Cybersecurity Training in Norwegian Critical Infrastructure Companies
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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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».