MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396593599 · doi:10.1109/mitp.2024.3375571

Cybercrime: Understanding the Current State of Literature and Issues Facing CISOs

2024· article· en· W4396593599 sur OpenAlexaff
Caitlin Ferreira, Andrew Park, Jan Kietzmann, Dionysios S. Demetis, Andrew Flostrand, Ian P. McCarthy, Leyland Pitt, Amir Dabirian

Notice bibliographique

RevueIT Professional · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCybercrimeCurrent (fluid)State (computer science)Computer scienceComputer securityThe InternetEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The meteoric rise in cybercrime in recent years has resulted in renewed efforts to stem the potential negative effects of these nefarious activities. In this context, the role of the chief information security officer (CISO) has become one of strategic importance, safeguarding the integrity of the organization’s digital assets. Given the economic impact of cybercrime, it has become critically important to understand the cybercrime-related issues that organizations face. We sought to identify these issues by conducting a bibliographic analysis of cybercrime research. The results identified the most prolific and impactful authors, journals, and countries of publication, the most influential articles, and trends in the literature on cybercrime. The research suggests that interest in the field is wide-reaching with the growth in publications stemming from diverse academic disciplines and geographies. The identified trends represent critical knowledge areas for the CISO that are likely to continue the expansion of the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0450,043
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0190,025
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIT ProfessionalMême sujetCybercrime and Law Enforcement StudiesTravaux en français237 207