Online inbrekers bekeken:Een crime script analyse van datadiefstal uit organisatienetwerken
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".