riskAIchain: AI-Driven IT Infrastructure—Blockchain-Backed Approach for Enhanced Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
In the evolving landscape of cybersecurity, traditional information technology (IT) infrastructures often struggle to meet the demands of modern risk management frameworks, which require enhanced security, scalability, and analytical capabilities. This paper proposes a novel artificial intelligence (AI)–driven IT infrastructure backed by blockchain technology, specifically designed to optimize risk management processes in diverse organizational environments. By leveraging artificial intelligence for predictive analytics, anomaly detection, and data-driven decision-making, combined with blockchain’s secure and immutable ledger for data integrity and transparency, the proposed infrastructure offers a robust solution to existing challenges in risk management. The infrastructure is adaptable and scalable to support a variety of risk management methodologies, providing a more secure, efficient, and intelligent system. The findings highlight significant improvements in the accuracy, speed, and reliability of risk management, underscoring the infrastructure’s capability to proactively address emerging cyber threats. To ensure the proposed model effectively addresses the most critical issues, the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) technique will be used to analyze and evaluate the interrelationships among the existing critical factors. This approach evaluates the interrelationships and impacts of these factors, verifying the model’s comprehensiveness in managing organizational risk. This study lays the foundation for future research aimed at refining AI-driven infrastructures and exploring their broader applications in enhancing organizational cybersecurity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».