論文の概要: Remote Working Pre- and Post-COVID-19: An Analysis of New Threats and
Risks to Security and Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03907v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 15:39:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 02:11:31.476763
- Title: Remote Working Pre- and Post-COVID-19: An Analysis of New Threats and
Risks to Security and Privacy
- Title(参考訳): リモートワークのプリ・アンド・ポスト・コビド-19 : セキュリティとプライバシに対する新たな脅威とリスクの分析
- Authors: Jason R. C. Nurse and Nikki Williams and Emily Collins and Niki
Panteli and John Blythe and Ben Koppelman
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、世界中の何百万人もがリモート勤務を余儀なくされた。
リモートワークのセキュリティトレーニングの欠如、ストレスと不安の高まり、技術展開の急激さ、リモートワーク環境における信頼できない個人の存在は、新たなサイバーリスクをもたらす可能性がある。
リモートワークによって引き起こされるこれらのリスクやリスクを管理しようとする組織は、従業員のプライバシを侵害することが多い。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.712670816823812
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: COVID-19 has radically changed society as we know it. To reduce the spread of
the virus, millions across the globe have been forced to work remotely, often
in make-shift home offices, and using a plethora of new, unfamiliar digital
technologies. In this article, we critically analyse cyber security and privacy
concerns arising due to remote working during the coronavirus pandemic. Through
our work, we discover a series of security risks emerging because of the
realities of this period. For instance, lack of remote-working security
training, heightened stress and anxiety, rushed technology deployment, and the
presence of untrusted individuals in a remote-working environment (e.g., in
flatshares), can result in new cyber-risk. Simultaneously, we find that as
organisations look to manage these and other risks posed by their remote
workforces, employee's privacy (including personal information and activities)
is often compromised. This is apparent in the significant adoption of remote
workplace monitoring, management and surveillance technologies. Such
technologies raise several privacy and ethical questions, and further highlight
the tension between security and privacy going forward.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(covid-19)は、私たちが知っているように社会を大きく変えた。
新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるため、世界中の何百万人もの人がリモートで働き、しばしばメイクシフトのホームオフィスで働き、新しい不慣れなデジタル技術を使っていました。
本稿では,新型コロナウイルス感染拡大に伴うリモートワークによるサイバーセキュリティとプライバシの懸念を分析する。
当社の作業を通じて,この期間の現実性から,一連のセキュリティリスクが浮上していることが分かりました。
例えば、リモートワークのセキュリティトレーニングの欠如、ストレスと不安の高まり、技術展開の急激さ、およびリモートワーク環境(フラットシェアなど)における信頼できない個人の存在は、新たなサイバーリスクをもたらす可能性がある。
同時に、組織がリモートワークによって引き起こされるこれらのリスクを管理しようとすると、従業員のプライバシ(個人情報や活動を含む)はしばしば侵害される。
これはリモートワークプレース監視、管理、監視技術の導入において明らかである。
このような技術は、いくつかのプライバシーと倫理的問題を引き起こし、今後セキュリティとプライバシーの間の緊張をさらに強調する。
関連論文リスト
- Enhancing Enterprise Security with Zero Trust Architecture [0.0]
Zero Trust Architecture (ZTA) は、現代のサイバーセキュリティに対する変革的なアプローチである。
ZTAは、ユーザ、デバイス、システムがデフォルトで信頼できないことを前提として、セキュリティパラダイムをシフトする。
本稿では、アイデンティティとアクセス管理(IAM)、マイクロセグメンテーション、継続的監視、行動分析など、ZTAの重要なコンポーネントについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T21:53:16Z) - Cybersecurity Challenge Analysis of Work-from-Anywhere (WFA) and Recommendations guided by a User Study [1.1749564892273827]
多くの組織は、新型コロナウイルスのパンデミックに伴う規制にもかかわらず、業務を継続し、営業を続ける必要性から、すぐにWFAモデルに移行せざるを得なかった。
本稿では,WFAモデルのサイバーセキュリティに関する課題と意義を明らかにする。
遠隔勤務に移行した雇用主とその従業員の即応性とサイバーセキュリティ意識を調査するために,オンラインユーザスタディを実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-11T18:47:04Z) - PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of Multi-agent System Safety [70.84902425123406]
大規模言語モデル(LLM)で拡張されたマルチエージェントシステムは、集団知能において重要な能力を示す。
しかし、悪意のある目的のためにこのインテリジェンスを誤用する可能性があり、重大なリスクが生じる。
本研究では,エージェント心理学を基盤とした枠組み(PsySafe)を提案し,エージェントのダークパーソナリティ特性がリスク行動にどう影響するかを明らかにする。
実験の結果,エージェント間の集団的危険行動,エージェントが危険な行動を行う際の自己反射,エージェントの心理的評価と危険な行動との相関など,いくつかの興味深い現象が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T12:11:55Z) - The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。
本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。
新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T07:47:22Z) - The New Frontier of Cybersecurity: Emerging Threats and Innovations [0.0]
この研究は、個人、組織、社会全体に対するこれらの脅威の結果を掘り下げている。
これらの新興脅威の洗練と多様性は、サイバーセキュリティに対する多層的アプローチを必要とする。
本研究は、これらの脅威を緩和するための効果的な対策を実施することの重要性を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T12:08:20Z) - Global Pandemics Influence on Cyber Security and Cyber Crimes [5.8010446129208155]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、生活の多くの領域で広範囲に被害を与え、インターネットやテクノロジーに依存しやすくしている。
本稿では、パンデミック時代に人々が直面した様々な種類のセキュリティ脅威とサイバー犯罪と、安全で安全なサイバーインフラの必要性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T05:26:42Z) - Weaving Privacy and Power: On the Privacy Practices of Labor Organizers
in the U.S. Technology Industry [2.446409405016844]
この研究は、リモートワークによるオンライン職場コミュニケーションの増加と労働運動の復活という、職場のダイナミクスにおける2つの重要なシフトの交差点に位置する。
我々は,労働機関が集団行動を行いながら,プライバシに対するリスクを評価・緩和する方法について検討する。
私たちは、組織が直面するリスクに対処するために、より安全で、よりセキュアで、よりプライベートなツールを作成するのに役立つ設計勧告で締めくくります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T18:18:47Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T18:27:41Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z) - Secure Byzantine-Robust Machine Learning [61.03711813598128]
本稿では,Byzantine-robustnessとByzantine-robustnessの両方を提供するセキュアな2サーバプロトコルを提案する。
さらに、このプロトコルは通信効率が高く、フォールトトレラントであり、局所的な差分プライバシーを享受する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T16:55:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。