How the process of discovering cyberattacks biases our understanding of cybersecurity
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social scientists do not directly study cyberattacks; they draw inferences from attack reports that are public and visible. Like human rights violations or war casualties, there are missing cyberattacks that researchers have not observed. The existing approach is to either ignore missing data and assume they do not exist or argue that reported attacks accurately represent the missing events. This article is the first to detail the steps between attack, discovery and public report to identify sources of bias in cyber data. Visibility bias presents significant inferential challenges for cybersecurity – some attacks are easy to observe or claimed by attackers, while others take a long time to surface or are carried out by actors seeking to hide their actions. The article argues that missing attacks in public reporting likely share features of reported attacks that take the longest to surface. It builds on datasets of cyberattacks by or against Five Eyes (an intelligence alliance composed of Australia, Canada, New Zealand, the United Kingdom and the United States) governments and adds new data on when attacks occurred, when the media first reported them, and the characteristics of attackers and techniques. Leveraging survival models, it demonstrates how the delay between attack and disclosure depends on both the attacker’s identity (state or non-state) and the technical characteristics of the attack (whether it targets information confidentiality, integrity, or availability). The article argues that missing cybersecurity events are least likely to be carried out by non-state actors or target information availability. Our understanding of ‘persistent engagement,’ relative capabilities, ‘intelligence contests’ and cyber coercion rely on accurately measuring restraint. This article’s findings cast significant doubt on whether researchers have accurately measured and observed restraint, and informs how others should consider external validity. This article has implications for our understanding of data bias, empirical cybersecurity research and secrecy in international relations.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle