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Enregistrement W4413397531 · doi:10.1002/9781394323555.ch07

Critical Infrastructure Protection and Transportation Security

2025· other· en· W4413397531 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityCritical infrastructureBusinessCritical infrastructure protectionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines critical infrastructure protection (CIP) and transportation security strategies across Israel, the UK, France, Canada, Germany, and Australia. The chapter begins by defining critical infrastructure and discusses the United States’ sector-specific approach. The chapter then delves into various CIP and cybersecurity strategies in each country. Israel's CIP is heavily regulated, with privatized CI industries operating under government guidelines, and an emergency economy system activated during crises. The UK designates CI operators as first responders, with legislation mandating local resilience forums for emergency coordination. Canada's approach is twofold: protecting identified critical facilities and ensuring service redundancy, promoting information sharing through a National Cross-Sector Forum. The chapter also explores public-private security partnerships, such as Israel's special security measures for designated institutions, the UK's Counter Terrorism Security Advisers (CTSAs) in every police force, and Canada's Regional Resiliency Assessment Program (RRAP) for CI risk assessments. In the context of cybersecurity, the chapter offers an in-depth analysis of the strategies of six nations. Israel's military spearheads cyber defense and warfare, while the UK focuses on strengthening defenses, disrupting hostile action, developing new products and skills, and pursuing international cooperation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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