Insights into Cybercrime Detection and Response: A Review of Time Factor
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
Amidst an unprecedented period of technological progress, incorporating digital platforms into diverse domains of existence has become indispensable, fundamentally altering the operational processes of governments, businesses, and individuals. Nevertheless, the swift process of digitization has concurrently led to the emergence of cybercrime, which takes advantage of weaknesses in interconnected systems. The growing dependence of society on digital communication, commerce, and information sharing has led to the exploitation of these platforms by malicious actors for hacking, identity theft, ransomware, and phishing attacks. With the growing dependence of organizations, businesses, and individuals on digital platforms for information exchange, commerce, and communication, malicious actors have identified the susceptibilities present in these systems and have begun to exploit them. This study examines 28 research papers focusing on intrusion detection systems (IDS), and phishing detection in particular, and how quickly responses and detections in cybersecurity may be made. We investigate various approaches and quantitative measurements to comprehend the link between reaction time and detection time and emphasize the necessity of minimizing both for improved cybersecurity. The research focuses on reducing detection and reaction times, especially for phishing attempts, to improve cybersecurity. In smart grids and automobile control networks, faster attack detection is important, and machine learning can help. It also stresses the necessity to improve protocols to address increasing cyber risks while maintaining scalability, interoperability, and resilience. Although machine-learning-based techniques have the potential for detection precision and reaction speed, obstacles still need to be addressed to attain real-time capabilities and adjust to constantly changing threats. To create effective defensive mechanisms against cyberattacks, future research topics include investigating innovative methodologies, integrating real-time threat intelligence, and encouraging collaboration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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