Cybersécurité et gestion des risques liés à la protection des renseignements personnels : cas des banques canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche vise à illustrer l’importance de la cybersécurité et gestion des risques liés à la protection des renseignements personnels. De plus ce mémoire utilise des stratégies qui facilitent la compréhension des différents risques de protection des renseignements personnels, leur évaluation et la mise en oeuvre de procédures appropriées pour y faire face. Ainsi, les institutions financières canadiennes pourraient améliorer leurs missions d’audit interne en matière de protection des renseignements personnels en utilisant les résultats de la recherche pour contrôler les risques plus efficacement. Dans notre recherche, nous avons appliqué le cadre conceptuel des risques, qui est un processus qui vise à identifier, évaluer et gérer les risques qui pourraient affecter la réalisation des objectifs d’une organisation, et la théorie de la signalisation, qui souligne la divulgation proactive de données pertinentes ou la communication proactive d’informations. Nous nous sommes référés aux recherches scientifiques, de la législation de loi sur la protection des renseignements personnels, aux études réalisées par les grands cabinets de protection des renseignements personnels au Canada et à l’international et aux études de recherches menées par le Commissariat à la protection de vie privée du Canada. Dans nos travaux pratiques, nous avons examiné les procédures liées à la gestion des risques de protection des données personnelles par l’analyse des rapports annuels sur trois années de trente-quatre banques canadiennes sélectionnées des plus de soixante banques exerçant leurs activités au Canada. Cela nous a permis d’identifier les risques de protection des renseignements personnels, ainsi que les mesures de gestion des risques mises en place à cet égard. Les résultats de cette étude révèlent que, si certaines institutions, telles que les banques canadiennes, mettent en place des stratégies claires pour gérer les risques liés à la protection des renseignements personnels et aux cybermenaces, le manque de processus adéquats peut engendrer des difficultés qui affectent l’ensemble des activités de l’entreprise. Également, cette recherche contribue au développement d’un modèle de gestion des risques de protection des renseignements personnels et encourage le conseil d’administration et la haute direction des institutions financières canadiennes à inclure la protection des renseignements personnels dans leur charte d’audit interne. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Cybersécurité, gestion de risques, protection des renseignements personnels
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».