Assessing the Impact of Emerging Technologies on Cybersecurity with a Special Emphasis on Artificial Intelligence, the Internet of Things, and Blockchain Innovations
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a safety strategy that addresses the complex concerns raised by blockchain, AI, and the Internet of Things. Use Threat Intelligence Integration (TII), Dynamic Risk Assessment (DRA), Blockchain Integrity Verification (BIV), AI Adversarial Robustness Assessment (AARA), and IoT Security Compliance Assessment (ISCA). Each program is part of a larger, more linked defense system for sophisticated cyberthreats. The program uses Threat Intelligence Integration. Combining historical data with realtime hazard sources predicts assaults and their outcomes. The TII enabled new algorithms like DRA. The algorithms discover assets, assess weaknesses, and prioritize threats. Blockchain Integrity Verification (BIV) checks for issues and performs complicated hash and weight computations to secure the blockchain. AI Adversarial Robustness Assessment (AARA) evaluates AI models in BIV tests and other adversarial tasks. The ISCA ensures IoT devices fulfill AARA safety and security criteria. Each algorithm prioritizes tracking, updating, and assessing to keep up with the ever-changing risk situation. The recommended solution is more accurate, finds more threats, reduces false positives, is scalable, and is simpler to set up than current defense solutions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».