Cyber Risk Analytics and Security Frameworks for Safeguarding U.S. Digital Banking Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the current landscape of information security policies and practices within the U.S. banking sector, while offering comparative insights from global banking systems. Using a qualitative approach and guided by PRISMA 2020 standards, the research involved a systematic review of 125 academic papers and 20 reports sourced from databases such as Scopus, Web of Science, and Google Scholar. The analysis reveals that U.S. banks face a wide array of cybersecurity threats, including phishing, ransomware, insider risks, and regulatory challenges. Nevertheless, robust security frameworks anchored by legislation like the Gramm-Leach-Bliley Act and supported by partnerships with agencies such as CISA and FS-ISAC—have helped mitigate these risks by fostering trust, enhancing fraud detection through AI, and maintaining financial stability. Global comparisons highlight shared concerns over evolving threats, regulatory compliance, and the importance of international collaboration. While the U.S. demonstrates strong regulatory foundations, areas for improvement include enhanced employee training, broader adoption of advanced cybersecurity tools, and greater cross-border coordination. The study concludes by recommending multi-factor authentication, AI and blockchain integration, and increased employee awareness initiatives. However, it notes limitations such as the reliance on secondary data and a U.S.-centric focus. Future research should include primary data and quantitative evaluations to better understand the effectiveness of cybersecurity investments. These findings offer practical guidance for policymakers and banking stakeholders aiming to strengthen cyber resilience in an increasingly digital financial environment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».