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Enregistrement W4408086616 · doi:10.1002/9781394242177.ch14

Cyberterrorism

2025· other· en· W4408086616 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamad Ayub Dar, Megha Ojha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cybersecurity has emerged as one of the largest challenges in the 21st century. State-sponsored actors and other/violent groups can compromise information technology (IT) networks, gain access to IT networks, steal sensitive data from IT and operational technology (OT) networks, and impede essential industrial control systems (ICS)/OT operations through cyberattacks. On April 22, 2022, the US government's “Cyber Security and Infrastructure Security Agency” warned about malicious cyber threats to critical infrastructure. Critical infrastructure network defenders are being advised by cybersecurity experts from the US, Australia, Canada, New Zealand, and the UK to strengthen their cyber defenses and take reasonable precautions to spot signs of malicious activity to be ready for and mitigate potential cyber threats, such as ransomware, distributed denial of service (DDoS) attacks, etc. During heightened conflict and war-like scenarios, it has been observed that cybercriminal groups have threatened to attack various countries either to fulfill their demand or for retaliation. This paper advances the research about information warfare and the potential risks by examining the risk of cyberterrorism and how the States can use cyberspace in warlike situations. The study uses the case of the ongoing war between Russia and Ukraine to highlight the threats and challenges of cyberterrorism and information warfare. The paper highlights how the current legislative and policy frameworks to fight information warfare and cyberterrorism are inadequate. The paper recommends reforms in the landscape of cyber protection where information warfare can be defeated without infringing on the fundamental rights of citizens.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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