New Validation of a Cybersecurity Model to Audit the Cybersecurity Program in a Canadian Higher Education Institution
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the results of one empirical study that evaluated the validation of the CyberSecurity Audit Model (CSAM) for the second time in a different Canadian higher education institution. CSAM is utilized for conducting cybersecurity audits in medium or large organizations or a Nation State to evaluate and measure cybersecurity assurance, maturity, and cyber readiness. The authors review best practices and methodologies of global leaders in the cybersecurity assurance and audit arena, that puts in evidence the lack of universal guidelines to conduct extensive cybersecurity audits and the detection of existing weaknesses in general programs to deliver cybersecurity awareness training. The architecture of CSAM is described in central sections. CSAM has been tested, implemented, and validated in three research scenarios (1) a single cybersecurity domain audit (Awareness Education), (2) Cybersecurity audit of several domains (Governance and Strategy, Legal and compliance, Cyber Risks, Frameworks and Regulations, Incident Management, Cyber Insurance and Evolving Technologies) and (3) Cybersecurity audit of all model domains The study concludes by showing how the validation of the model allows to report significant information for future decision making that the target organization may correct cybersecurity weaknesses or to improve cybersecurity domains and controls.
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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 | 0,034 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».