Health Security and Cybersecurity: Analysis of Interdependencies
Notice bibliographique
Résumé
The development of medical digital platforms with data on patients, medical institutions and medicines, the growing use of IoT devices in medicine, the development of telemedicine accelerated by the COVID-19 pandemic, the growth of big data-based treatment technologies – all this makes it necessary to ensure reliable cyberdefence in the field of public health, maintain the confidentiality of financial information of clinics and health insurance companies, protect databases with patient records from hacking, and ensure secure communication. The article uses economic and mathematical modelling to study the relationship between two well-known international indexes and their components: The Global Health Security Index (GHSI) and the Global Cybersecurity Index (GCSI) for 190 countries in 2021. The input base included 6 cybersecurity subindexes and 7 health security subindexes for 2021. Based on the iterative divisive k-means method, all countries were grouped into 3 clusters. The first cluster includes 55 countries (medium levels of the studied indexes), the second – 49 (high levels), the third – 86 (low levels). The feasibility of dividing into clusters and choosing their optimal number is substantiated by means of variance analysis. Via the methods of Sigma-restricted parameterisation, Univariate Tests of Significance, Pareto Chart of t-Values and correlation analysis, all factors, without exception, proved to be relevant. Due to the OLS method, multiple linear regressions describing the relationships between various components of these indexes and their integral values are generated. The statistical significance of the factors included in the model is confirmed, and the model itself is tested for adequacy and accuracy. On the basis of correlation analysis, existence and magnitude of statistical relationship between the components of these indexes are revealed. The strongest correlations are observed between the integral values of these indexes, as well as between pairs of subindexes: 1) Legal Measures (GHSI component) and Prevention (GCSI component); 2) Technical Measures (GHSI component) and Detection and Reporting (GCSI component). To identify the causal relationship between the groups of factors, a canonical analysis was carried out, which showed the GHSI parameters are causal and the GCSI parameters are resultant. The linear regression model showed a significant positive relationship between the GHSI and GCSI indexes.
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 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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».