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Enregistrement W4399920733 · doi:10.34190/eccws.23.1.2300

The U.S. National Cybersecurity Strategy: A Vehicle with an International Journey

2024· article· en· W4399920733 sur OpenAlexaboutno aff
Jami Carroll

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Cyber Warfare and Security · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityAeronauticsNational securityPolitical scienceBusinessComputer scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. National Cybersecurity Strategy is focused on the five pillars of defending critical infrastructure: detect, disrupt, and dismantle threat actors; improve market resilience and security; invest in future resilience; and create international partnerships with shared goals. The National Cybersecurity Strategy Implementation Plan is focused on critical infrastructure supporting energy, financial, healthcare, information technology, and manufacturing sectors. In the U.S. alone, the SolarWinds supply chain attack affected nine federal agencies and about 100 companies. Ransomware attacks such as the Colonial Pipelines, the largest U.S. oil pipeline, disrupted supplies of gasoline and fuel to the U.S. East Coast and the JBS USA as the largest meat processor ransomware attack affecting one-fifth of the nation’s meat supply. The U.S. National Cybersecurity Strategy as a response to the U.S.’s critical infrastructure concerns led to the creation of two core cybersecurity documents which were crafted jointly with several other allies. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) crafted the Shifting the Balance of Cybersecurity Risk: Principles and Approaches for Secure by Design Software with joint agreement with National Security Agency (NSA), the Federal Bureau of Investigation (FBI), and 15 international government agencies to give international vendors a roadmap of the expected cybersecurity hygiene required from their products. (CISA, 2023a; Car & De Luca, 2022) Building on the Shifting the Balance of Cybersecurity Risk: Principles and Approaches for Secure by Design Software, CISA, FBI and NSA met with cybersecurity organizations from Australia, Canada, New Zealand, and United Kingdom and jointly created The Case for Memory Safe Roadmaps: Why Both C-Suite Executives and Technical Experts Need to Take Memory Safe Coding Seriously as a core issue identified in the earlier guidance. (CISA, 2023c). These led by the U.S. helped initiate an international cybersecurity norm insisting international software manufacturers demonstrate product security and transparency. They showed how a global community can rally to solve cybersecurity challenges that have existed for decades. This led to twenty of the largest international software vendors creating the Minimum Viable Secure Product (MSVP) Working Group to address the requirements levied by these documents; CISA has joined this working group to help shape procurement, contractual controls, self-assessment, and system development lifecycle (SDLC) with these vendors. (CISA, 2024d; MSVP, n.d.) This research argues that the U.S. National Security Council (NSC) should leverage the talent pool of CISA, National Institute of Standards and Technology (NIST), Department of Defense (DoD), FBI, and NSA to improve detection, information sharing, security standards, and implementation for not only the U.S.’s government and commercial sectors, but also helps our allies and partners. The DoD and Office of the Director of National Intelligence (ODNI) have made great strides in improving security by integrating improvements with Zero Trust Architecture (ZTA), Supply Chain Risk Management (SCRM), Software Supply Chain Security, Cybersecurity Safety Review Board (CSRB), Cybersecurity Incident & Vulnerability Response Playbooks, and DoD National Security Systems (NSS) standards. The NSC should coordinate through CISA to develop a collaborative effort to not only benefit the U.S. critical infrastructure but also help our allies and partners.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,328
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 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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