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Enregistrement W4381193458 · doi:10.34190/eccws.22.1.1105

Developing Robust Cyber Warfare Capabilities for the African Battlespace

2023· article· en· W4381193458 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Cyber Warfare and Security · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensCanadian Society of Intestinal Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattlespaceCyberspaceOffensiveComputer securityCyberwarfareComputer scienceEngineeringOperations researchThe InternetWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of technology in the African battlespace continues to pose a significant challenge to the African militaries. This evolution increases the need for the African militaries to be able to operate in the cyberspace strategically and effectively. Developing cyber warfare capabilities remains a challenge to many African militaries who are struggling to remain afloat due to ever decreasing resources, including budgets. This in turn reduces the effect of these militaries in the evolving battlespace. This paper seeks to present a comprehensive framework for developing cyber warfare capabilities for African militaries to be able to operate efficiently in the cyber battlespace. The proposed POSTEDFIT aligned framework, requires a comprehensive system thinking approach towards developing capabilities in a phased manner. This includes the ability to define the capabilities in terms of the requirements presented by the cyberspace, and the components forming these capabilities. The generic framework is based on the basic understanding of a capability, as the ability to do something, in this case, the ability to secure and operate in the cyberspace for African militaries, ability to conduct offensive cyber operations and ability to keep abreast with the evolving cyber battlespace.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle