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Enregistrement W4412650851 · doi:10.1016/j.cose.2025.104607

Cyber risk communication during vessel incident management: A case study

2025· article· en· W4412650851 sur OpenAlexaff
Allan Nganga, Joel Scanlan, Margareta Lützhöft, Steven Mallam

Notice bibliographique

RevueComputers & Security · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesHøgskulen på Vestlandet
Mots-clésComputer scienceComputer securityRisk managementIncident managementRisk analysis (engineering)BusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maritime cyber risk management guidelines developed by the International Maritime Organisation (IMO) highlight communication as a key aspect of the risk management process. This research sought to build upon previous studies highlighting incident communication as a critical part of the ship-to-SOC cyber incident management process. This research adopted a single case study-mixed methods design (CS-MM) featuring a primary case study that includes a nested mixed methods approach. The site for the case study was an M-SOC. The first phase of the case study involved interviews with 5 M-SOC personnel. For the second phase, an exploratory sequential design was applied. The quantitative data collection involved a survey with 10 vessel Information Technology (IT) and Operational Technology (OT) professionals, with 3 follow-up interviews conducted for the qualitative data collection stage. Our findings highlighted how a cyber incident dashboard and alert report complement each other in creating a shared recognised cyber picture (sRCP) between all the vessel incident management stakeholders. The sRCP, therefore, becomes the actionable element of the communication. The case study also sheds light on practical design considerations for enhancing the cyber situation awareness (CSA) of vessel cyber incident dashboards. Specifically, survey results revealed that highlighting the cyber risk of non-response to a security warning was the highest-ranked contextual information. Additionally, detection of potentially suspicious activity emerged as the risk finding that vessel IT teams highlighted as having the highest notification priority. Finally, the top alert grouping approaches were by warning type and by priority.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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