Managing Third Party Risk for Small and Medium Enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Small and Medium Enterprises (SMEs) account for majority of the businesses globally and are a big contributor to employment worldwide. In recent years, SMEs have adopted technology at an unprecedented rate. Even though there are many cybersecurity frameworks available in the industry, SMEs are still defenceless. The vast majority of SMEs still operate without cybersecurity measures and are vulnerable to cyber attacks and a top target by cyber criminals. A large proportion of SMEs rely on service providers from whom they procure services or outsource critical processes in order to serve their customers. The services that are outsourced or procured from third parties make SMEs vulnerable to an important vector of risk called Third Party Risk. Even if SMEs put aside resources and skills for cybersecurity, its priority lies in having basic controls for workstations and servers. Despite being a critical vector of cybersecurity, the majority of SMEs do not manage risks arising from third parties. Managing risks arising from third parties is their least concern. This research paper delves deep into the critical domain of Third Party Risk Management (TPRM), aiming to provide a comprehensive framework for enhancing resiliency and mitigating potential risks rising from outsourcing or procuring services from third parties. This paper provides cybersecurity techniques and methods that are easy to implement for an organization of any scale with limited resources and skills. This paper also includes a few Key Performance Indicators (KPIs) that should be used to manage third party risk.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».