Towards a Comprehensive Cybersecurity Information Sharing Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In today's digital age, cybersecurity has become a critical concern for nations around the world. With South Africa facing a significant cybersecurity challenge, ranking as the most targeted country on the African continent. The number and sophistication of cyber-attacks such as ransomware attacks, data breaches, phishing and pharming attacks have been steadily rising in recent years with the public sector and financial institutions being highly prone to these attacks. As cyber threats grow in sophistication and frequency, the need for robust defences and proactive measures is of high importance. Information sharing helps organizations and governments to analyse and understand existing cyber-attack trends and use the intelligence gathered to prevent future cyber-attacks, this helps to improve their overall security posture. It is evident from several scholars that organizations that share cybersecurity information have a high probability of reducing cyber-attacks within their environments. Most scholars agrees that, generally, information sharing, and collaboration may greatly reduce cybersecurity risk while ensuring resilience. But confusion and controversy remain around the following particulars such as: Who should share information? What should be shared? When should it be shared? What is the quality and utility of what is shared? How should it be shared? Why is it being shared? What can be done with the information? This paper therefore seeks to analyse the existing Cybersecurity information sharing frameworks, highlight the gaps and propose a comprehensive framework. Firstly, the paper formulates metrics that are used to evaluate the various identified frameworks, then compare and contract them. We then formulate a comprehensive information sharing framework building from the identified gaps. The proposed framework will then be adopted and used by various stakeholders, such as cybersecurity organizations, government bodies, and security experts who intend to share cybersecurity information.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle