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Enregistrement W4390062009 · doi:10.23962/ajic.i32.16949

The centrality of cybersecurity to socioeconomic development policy: A case study of cyber-vulnerability at South Africa’s Transnet

2023· article· en· W4390062009 sur OpenAlexfundno aff
Scott Timcke, Mark Gaffley, Andrew Rens

Notice bibliographique

RevueThe African Journal of Information and Communication (AJIC) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésVulnerability (computing)Corporate governanceComputer securityGovernment (linguistics)Socioeconomic statusSocioeconomic developmentState (computer science)BusinessDemocracyCentralityLegislationEconomic growthPolitical scienceEconomicsSociologyLawComputer sciencePoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using South African state-owned enterprise (SOE) Transnet as a case study, this article explores the factors that influence the cybersecurity risks that are posed to infrastructure, with implications for markets and society, by advanced computational systems. We studied the legislation and corporate governance decisions leading up to the July 2021 breach of Transnet’s IT network, a high-profile event with potential cascading consequences. We also examined the evolution, since the country’s transition to democracy, of the South African government’s approach to fostering a developmental state. The findings illustrate that cybersecurity policy needs to be a core dimension of contemporary South African socioeconomic development policy, necessitating a central role for the developmental state in creating trusted marketplaces and procuring suitable security software systems. The findings also underscore the reality that a failure to act against increasing cyber-threats constitutes a substantial risk to the functioning of the South African market. Based on the findings, this article argues for a close examination of how the cybersecurity performance of South African SOEs can be improved. While focused on South Africa, the findings are relevant to other countries seeking to integrate robust cybersecurity measures into their national logistical and infrastructural sectors.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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