Online inbrekers bekeken:Een crime script analyse van datadiefstal uit organisatienetwerken
Notice bibliographique
Résumé
OPENBAAR ManagementsamenvattingDatadiefstal treft niet alleen individuen, maar ook organisaties.Gegevens van klanten, medewerkers en andere bedrijfsgevoelige informatie worden veelvuldig online gelekt.Data is het nieuwe goud.Ondanks dat de gevolgen voor getroffen organisaties en individuele slachtoffers groot kunnen zijn en datadiefstal steeds vaker voorkomt, is er nog relatief weinig inzicht in het gedrag van datadieven tijdens het inbraakproces in organisatienetwerken. Dit whitepaper beschrijft daarom vanuit een sociaal wetenschappelijk perspectief gedragspatronen van datadieven die specifieke technieken en technologieën overstijgen.Hierbij ligt de focus op datadieven die inbreken via het internet.De hoofdvraag van het onderzoek voor dit whitepaper is:Hoe handelen online inbrekers die inbreken in systemen en netwerken van organisaties om gegevens te stelen?Om de hoofdvraag te beantwoorden, is het inbraakproces in delen geanalyseerd.Zo is onderzocht hoe daders doorgaans initieel toegang tot een netwerk verkrijgen, het netwerk doorzoeken en uiteindelijk gegevens stelen.Daarbij is niet alleen gekeken naar wat daders doen, maar ook hoe zij worden gefaciliteerd door zowel beveiligingsfouten als de online beschikbaarheid van hacking tools en kennis.
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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».