Cybersecurity KPIs in Higher Institutions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This study systematically reviews the cybersecurity KPIs in the higher education industry. With the evolving technological landscape, higher institutions are facing significant advantages from teaching and learning methods impacting all the stakeholders. However, on the other side they are facing several cyber security threats that have led several stakeholders of higher institutions to face losses and repercussions. The ever-increasing threats and malpractice brings the attention for higher education institutions to adopt effective cybersecurity KPIs. This study aims to focus on assessing the evolution of the research topic and its trends and documenting the rising awareness, implications, and challenges of adopting cybersecurity KPIs within higher institutions. Through a detailed analysis of a systematic literature review, it highlights the various adoption of KPIs within higher education institutions and their outcomes. We use a systematic study from 12 papers between the years 2011 to 2023 that were a part of inclusion criteria which supports the study of this paper. Furthermore, it discusses the stakeholder's implication and the importance of considering cybersecurity KPI by all stakeholders and not just the IT department, hence it needs to be implemented and measured by the rest of the stakeholders in order to achieve it successfully. The findings of this study recommend 15 KPIs of cybersecurity, keeping the model of Kirkpatrick's as a guide developed by previous researchers. The KPIs are chosen based on the systematic review and are recommended by future authors to conduct a survey based on the content validity method in order to validate that the developed KPIs are effective and suitable to be used by higher education institutions in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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.
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 ».