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Enregistrement W4415192037 · doi:10.51594/csitrj.v6i9.2067

Cloud compliance for SMBs: Navigating HIPAA, PCI-DSS and CMMC requirements

2025· article· en· W4415192037 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputer Science & IT Research Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingAccountabilityCloud computing securityCorporate governanceAuditData breachInformation security standardsCertificationService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small and medium-sized businesses (SMBs) are increasingly adopting cloud technologies to enhance operational efficiency, scalability, and competitiveness. However, organizations in regulated industries face complex compliance requirements such as the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), the Payment Card Industry Data Security Standard (PCI-DSS), and the Cybersecurity Maturity Model Certification (CMMC). Navigating these frameworks in cloud environments presents unique challenges for SMBs, including limited technical expertise, constrained budgets, evolving regulations, and heightened cybersecurity threats. This paper examines practical strategies and governance approaches for SMBs to achieve and sustain compliance with HIPAA, PCI-DSS, and CMMC in cloud-based operations. The proposed compliance model emphasizes a risk-based, phased approach tailored to SMB constraints while leveraging the scalability and security features of leading cloud service providers. Key components include conducting comprehensive compliance gap assessments, implementing automated policy enforcement, and integrating continuous monitoring solutions for detecting deviations from regulatory requirements. Encryption, identity and access management, multi-factor authentication, and zero-trust principles form the technical foundation, while clear policy documentation, employee training, and vendor management processes address organizational readiness. The paper also highlights the role of shared responsibility models in cloud compliance, clarifying boundaries between SMB obligations and service provider controls. By aligning governance structures with frameworks such as NIST Cybersecurity Framework and ISO 27001, SMBs can create a unified compliance architecture that simultaneously meets multiple regulatory requirements. Case illustrations demonstrate how SMBs have reduced audit preparation time, minimized compliance violations, and improved breach response through proactive cloud governance practices. Ultimately, the study underscores that cloud compliance for SMBs is not solely a technical exercise but a strategic capability that enhances resilience, trust, and market credibility. The integrated model provides a replicable blueprint for SMBs to navigate overlapping regulatory demands efficiently while enabling secure digital transformation in competitive markets. Keywords: SMB Cloud Compliance, HIPAA, PCI-DSS, CMMC, Regulatory Compliance, Cloud Governance, Shared Responsibility Model, NIST Cybersecurity Framework, ISO 27001, Zero-Trust Security, Identity And Access Management, Continuous Monitoring, Data Encryption, Vendor Risk Management, Compliance Automation.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,129 · 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