Do governance determinants contribute to effective management of cybersecurity threats posed by misleading information? Evidence from Canadian organizations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore governance solutions adopted by Canadian organizations to address the cybersecurity threats posed by misleading information. Design/methodology/approach This paper investigates the impact of several organizations’ governance determinants on five types of misleading information: phishing incidents, impersonation, fake news or false stories, fake reviews and other types of misleading information. Using nonparametric statistical techniques and regression models, this study assessed regional variations in responding to misleading information challenges and the effectiveness of mitigation strategies. Findings These results reveal that no unique governance solutions have emerged across the jurisdictions, implying that organizations operating in each province have different tolerances for emerging cyber risks and, thus, adopted specific strategies to combat them. The results also suggest that the impact exerted by specific governance determinants on misleading information varies across jurisdictions. Research limitations/implications Limitations: The reliance on secondary data may limit the generalization of the results to other countries. Future research should consider additional determinants, such as non-technological organizational factors, and a longitudinal approach to assessing the significance of solutions and the frequency of incidents. Implications: The study’s findings are expected to contribute to operational and strategic directions that elevate awareness of the growing threat of misleading information in the cyber domain. It provides stakeholders with effective governance solutions that play a critical role in mitigating cybersecurity risks by fostering awareness and detection capabilities. Practical implications The study’s findings are expected to contribute to operational and strategic directions that elevate awareness of the growing threat of misleading information in the cyber domain. It provides stakeholders with effective governance solutions that play a critical role in mitigating cybersecurity risks by fostering awareness and detection capabilities. Originality/value This paper offers new insights and practical implications about governance solutions that might be considered in combating specific misleading information portrayed as emerging cyber threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».