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Enregistrement W7019936560

Julkisen pilven sovellustuotteiden kyberturvan varmistaminen

2022· other· fi· W7019936560 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2022
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingData collectionAmazon rainforestQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nykypäivänä pilvipalveluiden turvallisuus on elintärkeää niiden yleistymisen johdosta. Käyttäjinä toimii merkittäviä yrityksiä sekä yksityiskäyttäjiä, joiden informaatioita ei haluta vuotaa ulospäin. Pilvipalveluiden tarjoajat ovatkin suuressa vastuussa ympäristöjensä turvallisuuden kanssa. \n \nToimeksiantona oli Pinja SaaS-pohjaisten testiympäristöjen kyberturvan varmistaminen Palo Alton Prisma Cloud pilvipalveluiden turvallisuuden hallintajärjestelmällä. Työssä perehdyttiin tarkemmin sovellustuotteiden konfiguraatioiden turvallisuuteen, sekä Prisma Cloudin käyttöönottoon. \n \nTyön toimeksiantajana toimi ohjelmistoyhtiö Pinja, joka tarjoaa teollisuuden SaaS-ratkaisuja sekä muita digitalisaation kehittäviä ratkaisuja yrityksille. \n \nTutkimus suoritettiin integroimalla Palo Alton Prisma Cloud Pinjan käyttämään pilviympäristöön, sekä konfiguroimalla sen käyttöliittymä. Tarkoituksena oli saada selville, miten Cloud Security Posture Management -ratkaisu sai skannattua Pinjan pilviympäristöistä, sekä minkä tasoisia löydöksiä sieltä paljastuisi. Tutkimuksessa oli käytössä Palo Alto Prisma Cloudin Enterprise kahden kuukauden mittainen kokeiluversio, sekä Pinjan tuotteiden aktiiviset kehitysympäristöt. Kaikki havainnot olivat myös kerätty Prisma Cloudin omien oletus standardien sekä kriteeristöjen perusteella, eli itse luotuja hälytyksiä ympäristössä ei ollut. \n \nOpinnäytetyön tutkimuksen perusteella selvitettiin Pinjan testiympäristöjen kyberturvan tila konfiguraatioiden kannalta. Tuloksista löytyi useita eri tasoisia hälytyksiä. Kuitenkin merkittävä osa vakavammista hälytyksistä oli false positive -tyyppisiä hälytyksiä, jotka ovat yleisiä kehitysympäristöissä. Tällaisia olivat esimerkiksi Azuren oman Defender -komponentin pois kytkentä tietokannoista sekä palvelimilta. Työssä syvennyttiin myös Azuren SQL-hälytyksiin, joita oli tullut useita erilaisia sekä eri tasoisia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2340,094

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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