Cyber Threats to Canadian Federal Election: Emerging Threats, Assessment, and Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
As Canada prepares for the 2025 federal election, ensuring the integrity and security of the electoral process against cyber threats is crucial. Recent foreign interference in elections globally highlight the increasing sophistication of adversaries in exploiting technical and human vulnerabilities. Such vulnerabilities also exist in Canada's electoral system that relies on a complex network of IT systems, vendors, and personnel. To mitigate these vulnerabilities, a threat assessment is crucial to identify emerging threats, develop incident response capabilities, and build public trust and resilience against cyber threats. Therefore, this paper presents a comprehensive national cyber threat assessment, following the NIST Special Publication 800-30 framework, focusing on identifying and mitigating cybersecurity risks to the upcoming 2025 Canadian federal election. The research identifies three major threats: misinformation, disinformation, and malinformation (MDM) campaigns; attacks on critical infrastructure and election support systems; and espionage by malicious actors. Through detailed analysis, the assessment offers insights into the capabilities, intent, and potential impact of these threats. The paper also discusses emerging technologies and their influence on election security and proposes a multi-faceted approach to risk mitigation ahead of the election.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».