The benefits of a cyber-resilience posture on negative public reaction following data theft
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that customers are insufficiently motivated to protect themselves from crimes that may derive from data theft within an organisation. Instead, the burden of security is placed upon the businesses that host their personal information. Companies that fail to sufficiently secure their customers’ information thus risk experiencing potentially ruinous reputational harm. There is a relative dearth of research examining why some businesses that have been breached stay resilient in the face of negative public reaction while others do not. To bridge this knowledge gap, this study tackles the concept of cyber-resilience, defined as the ability to limit, endure, and eventually bounce back from the impact of a cyber incident. A vignette-based experimental study was conducted and featured: (1) a breached business described as having a strong cyber-resilience posture; (2) a breached business described as having a weak cyber-resilience posture. Overall, a convenience sample of 605 students in Canada were randomly assigned to one of the two main experimental conditions. The results show that a strong cyber-resilience posture reduces negative customer attitudes and promotes positive customer behavioral intentions, in comparison to a weak cyber-resilience posture. Similarly, the more negative attitudes a customer holds toward a breached business, the less likely they are to behave favorably toward it. As a result of this study, cyber-resilience, which has hitherto primarily received conceptual attention, gains explanatory power. Furthermore, this research project contributes more generally to business victimology, which is an underdeveloped field of criminology.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».