Countering Cybercrime Risks in Financial Institutions: Forecasting Information Trends
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to forecast the information trends related to the most popular cyberattacks, seen as the cyber-crimes’ consequences reflecting on the Internet. The study database was formed based on online users’ search engine requests regarding the terms “Cyberattacks on the computer systems of a financial institution”, “Cyberattacks on the network infrastructure of a financial institution”, and “Cyberattacks on the cloud infra-structure of a financial institution”, obtained with Google Trends for the period from 16 April 2017 to 4 October 2022. The authors examined the data using the Z-score, the QS test, and the method of differences of average levels. The data were found to be non-stationary with outliers and a seasonal component, so exponential smoothing was applied to reduce fluctuations and clarify the trends. As a result, the authors built additive and multiplicative cyclical and trend-cyclical models with linear, exponential, and damped trends. According to the models’ quality evaluation, the best results were shown by the trend-cyclic additive models with an exponential trend for predicting cyberattacks on computer systems and the cloud infrastructure and a trend-cyclic additive model with a damped tendency for predicting cyberattacks on the network infrastructure. The obtained results indicate that the U.S. can expect cybercrimes in the country’s financial system in the short and medium term and develop appropriate countermeasures of a financial institution to reduce potential financial losses.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».