CyberTOMP: A novel systematic framework to manage asset-focused cybersecurity from tactical and operational levels
Notice bibliographique
Résumé
Currently different reference models are used to manage cybersecurity, although practically none are applicable “as is” to lower levels as they do not detail specific procedural aspects for them. However, they urge organizations to develop a methodological foundation to manage cybersecurity at those levels. Although they allow organizations to adhere to a recognized standard at the strategic level, this advantage vanishes when organizations must define specific low-level procedures, allowing the appearance of inconsistency at tactical and operational levels between departments of the same organization or between organizations. The design of these elements with the required holism and homogeneity is difficult, and this is why generic processes focused on getting certified regarding a standard are usually originated, but they are insufficient to obtain effective cybersecurity because they are not focused on dealing with real cyber threats. Because of the great responsibility of lower levels to achieve effective cybersecurity, this lack of methodological definition makes it difficult to adapt cybersecurity to the highly dynamic cyber context with the required holism and strategic alignment. Our proposal provides CyberTOMP, a process for managing cybersecurity at lower levels, as well as a set of methodological elements that support it. The novelty of these contributions is that they complement the strategic standard selected by the organization, providing it with a set of procedural elements ready to be used out of the box, contributing those aspects required by high-level frameworks to manage cybersecurity at lower levels, for which there is no alternative with a managerial approach.
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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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».