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Enregistrement W4384498849 · doi:10.1177/08404704231187103

Surviving the storm: The key to cyber resilience and incident response in healthcare

2023· article· en· W4384498849 sur OpenAlexaff
Paul-Charife Allen

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careResilience (materials science)RansomwareKey (lock)BusinessComputer securityData breachPsychological resilienceKnowledge managementRisk analysis (engineering)Computer sciencePolitical sciencePsychologyMalware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article underscores the significance of cyberdefences and response processes in healthcare, highlighting their contribution to cyber resilience through adherence to industry best practices. It emphasizes the value of hypothetical scenarios as a common practice in the field to validate the effectiveness of cyber resilient actions, systems, processes, and decision-making in the face of various cyberthreats. Focusing on the ransomware threat, the provided scenario examines its impact on healthcare systems and frontline support staff, while highlighting the time-sensitive challenges faced by response teams striving to restore essential services. Furthermore, it suggests replicating such analyses with key hospital personnel to precisely assess the impact of other types of cyberthreats, such as those originating from malicious insiders or technical data breaches facilitated through social engineering attacks. By doing so, healthcare organizations can develop comprehensive and cyber resilient responses to safeguard their operations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
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Résumé présentoui

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