A Review of Cybersecurity Management Standards Applied in Higher Education Institutions
Notice bibliographique
Résumé
The pervasive integration of information systems and computer networks in organizational infrastructure has significantly heightened the susceptibility to cyber threats.Despite the implementation of advanced security measures, the prevalence of unauthorized access and system breaches continues to escalate.These vulnerabilities expose information systems to risks such as data theft, destruction from natural disasters, and malware attacks, which pose a considerable threat to the integrity of user data and system security.Unintentional factors, including human errors and natural calamities, further compound these risks.In academia, where the protection of sensitive information is of utmost importance, the need for robust cybersecurity measures is particularly acute.In response to these challenges, international bodies have established standards and frameworks to govern and strengthen information security protocols.This study conducts a rigorous assessment of the ISO/IEC 27001 and NIST Cybersecurity Framework (CSF) standards, which are extensively implemented by Higher Education Institutions (HEIs) to manage cybersecurity risks.Through an analytical approach, the research delineates the policies and guidelines specified in these standards.The aim is to discern the most effective strategies for reinforcing information security within HEIs, amidst the rapidly evolving landscape of information technology and the sophisticated tactics of cyber adversaries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».