Perceiving Critical Infrastructure with A New Awareness of Cyber Risk
Notice bibliographique
Résumé
North America’s critical infrastructure has been the subject of cyber-attack, in various cycles of activity, for many years. In March of 2017, a cyber-attack caused periodic ‘‘blind-spots” for electricity distribution grid operators in the Western US for about 10 dangerous hours. In May of this year, there was panic at the gas pumps across many States in southeastern United States, which has been attributed to a cyber-attack on a major US pipeline that disrupted fuel supplies to the US East coast. US Commerce Secretary Raimondo soon after that attack announced that those sorts of attacks are becoming more frequent and that combating such attacks against critical infrastructure is a ‘‘top priority” of the Biden Administration. At home, the Canadian Center for Cyber Security’s 2020 Report on ‘‘National Cyber Threat Assessment” warned that foreign provocateurs ‘‘are very likely attempting to develop cyber capabilities to disrupt Canadian critical infrastructure.” On March 11, 2021, the Trade Commissioner Service of Canada stated, in its report ‘‘Spotlight on Cybersecurity,” that ‘‘Attacks on critical infrastructure have become a growing cause of concern for governments and provide sector providers around the world. . .the increase of inter-facing networks has led to an increase in the number of cyber-attacks (on those) infrastructures.”
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».