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Enregistrement W4414015788 · doi:10.11159/cist25.112

Streamlining Security: Mapping NIST SP 800-53, SOC 2, and US CJIS Policy to ISO/IEC 27001:2022 for Service Provider SMEs

2025· article· en· W4414015788 sur OpenAlexfundvenueno aff
Damilola Innomesanghan, Emmanuel Kiwamu, Sergey Butakov, Eslam G. AbdAllah

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésNISTComputer scienceService (business)Process managementComputer securityBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing complexity of the information security landscape, service provider Small and Medium Enterprises (SMEs) face challenges protecting their information and information assets.Due to the nature of their operations, these organizations are required to handle sensitive customer data and therefore must maintain a robust information security posture that will reflect its readiness to defend against, mitigate and respond to security threats.To tackle these challenges, the adoption of information security standards can help provide organizations with a structured and strategic approach to establish, implement and maintain a strong information security posture.This paper analyzes four prominent information security standards and frameworks: ISO/IEC 27001:2022, NIST SP 800-53 Revision 5, SOC 2, and the US CJIS Security Policy.Through a detailed mapping of the organizational, people, physical, and technological controls of the ISO/IEC 27001:2022 standard, the study identifies areas of alignment, overlap, and divergence among the standards using ISO/IEC 27001:2022 as a baseline.The analysis highlights key differences in scope, implementation approaches, and compliance requirements, offering practical insights for service providers aiming to achieve multi-framework compliance.This work serves as a resource for organizations especially service provider SMEs seeking to integrate these standards while maintaining operational efficiency and regulatory alignment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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