論文の概要: Towards a knowledge leakage Mitigation framework for mobile Devices in knowledge-intensive Organizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10689v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 12:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 13:27:43.228112
• Title: Towards a knowledge leakage Mitigation framework for mobile Devices in knowledge-intensive Organizations
• Title（参考訳）: 情報集約型組織におけるモバイル機器の知識漏洩軽減フレームワーク
• Authors: Carlos Andres Agudelo Serna, Rachelle Bosua, Atif Ahmad, Sean B. Maynard
• Abstract要約: オーストラリアにおける知識集約型組織におけるモバイル機器の文脈における知識漏洩リスク(KLR)について検討した。 本論文では,KLRと戦うための緩和戦略を,文献に基づくモバイル機器を用いて説明し,分類するための概念的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.294944680995069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The use of mobile devices in knowledge-intensive organizations while effective and cost-efficient also pose a challenging management problem. Often employees whether deliberately or inadvertently are the cause of knowledge leakage in organizations and the use of mobile devices further exacerbates it. This problem is the result of overly focusing on technical controls while neglecting human factors. Knowledge leakage is a multidimensional problem, and in this paper, we highlight the different dimensions that constitute it. In this study, our contributions are threefold. First, we study knowledge leakage risk (KLR) within the context of mobile devices in knowledge-intensive organizations in Australia. Second, we present a conceptual framework to explain and categorize the mitigation strategies to combat KLR through the use of mobile devices grounded in the literature. And third, we apply the framework to the findings from interviews with security and knowledge managers. Keywords: Knowledge Leakage, Knowledge Risk, Knowledge intensive, Mobile device.
• Abstract（参考訳）: 知識集約型組織におけるモバイルデバイスの利用は、効果的でコスト効率の悪い管理上の問題も生じている。 意図的であれ不注意であれ、従業員が組織内の知識漏洩の原因であり、モバイルデバイスの使用がさらに悪化することが多い。 この問題は、人間の要因を無視しながら技術的な制御に過度に焦点を合わせた結果である。 知識漏洩は多次元的な問題であり,本稿では知識リークを構成する異なる次元を強調する。 この研究では、私たちの貢献は3倍です。 まず,オーストラリアにおける知識集約型組織におけるモバイル機器のコンテキストにおける知識漏洩リスク(KLR)について検討する。 第2に,klr対策のための緩和戦略を文献に基づくモバイルデバイスを用いて説明し,分類するための概念的枠組みを提案する。 そして第3に,このフレームワークを,セキュリティとナレッジマネージャとのインタビューから得られた知見に適用する。 キーワード: 知識漏洩、知識リスク、知識集約、モバイルデバイス。

関連論文リスト

• Factory Operators' Perspectives on Cognitive Assistants for Knowledge Sharing: Challenges, Risks, and Impact on Work [51.78233291198334]
  本研究では,工場における認知アシスタント(CA)の展開が現実世界に与える影響について検討した。 以上の結果から,CAは知識共有による効率向上の可能性を秘めているものの,職場監視に関する懸念ももたらしている。 本研究は, プライバシ, ナレッジコントリビューションの負担, 工場経営者と経営者の緊張感に対処することの重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T11:08:27Z)
• Untangle the KNOT: Interweaving Conflicting Knowledge and Reasoning Skills in Large Language Models [51.72963030032491]
  大規模言語モデル(LLM)の知識文書は、時代遅れや誤った知識のためにLLMの記憶と矛盾する可能性がある。 我々は,知識紛争解決のための新しいデータセットKNOTを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T16:40:11Z)
• Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models as Knowledge Generators [78.63553017938911]
  大規模言語モデル(LLM)は、下流の知識集約タスクのための情報検索技術より優れている。 しかし、コミュニティの懸念は、この無検閲の知識を使用することの事実と潜在的意味について多岐にわたる。 本研究では,6つの重要な視点から生成した知識を評価するために設計されたCONNERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T08:22:37Z)
• Addressing Knowledge Leakage Risk caused by the use of mobile devices in Australian Organizations [0.294944680995069]
  情報や知識の漏洩は、オーストラリアの組織にとって重大なセキュリティリスクとなっている。 オーストラリアのビジネスにおけるセキュリティインシデントの平均費用は280万ドルである。 オーストラリアの組織は、情報漏洩の調査と評価に世界第2位(平均で120万ドル)を費やす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T13:03:26Z)
• Mitigating the Risk of Knowledge Leakage in Knowledge Intensive Organizations: a Mobile Device Perspective [0.0]
  現代の組織は、機密データと組織の知識の保護に苦慮している。 モバイルデバイスを使った知識漏洩のリスクを軽減する戦略についてはあまり知られていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T01:22:31Z)
• On the Security Risks of Knowledge Graph Reasoning [71.64027889145261]
  我々は、敵の目標、知識、攻撃ベクトルに応じて、KGRに対するセキュリティ脅威を体系化する。 我々は、このような脅威をインスタンス化する新しいタイプの攻撃であるROARを提示する。 ROARに対する潜在的な対策として,潜在的に有毒な知識のフィルタリングや,対向的な拡張クエリによるトレーニングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T18:47:42Z)
• Pitfalls in Effective Knowledge Management: Insights from an International Information Technology Organization [8.847473225998908]
  本研究の目的は、個人が効果的に知識を共有し管理することを妨げる障害要因を特定することである。 いくつかの障害要因が特定され、個人的社会的トピック、組織的社会的トピック、技術的なトピック、環境的トピック、および関連する社会的および技術的トピックに分類された。 これらの障害を緩和するための推奨事項は、トレーニングやガイドラインなど、従業員の行動を改善することに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T09:45:08Z)
• Coarse-to-Careful: Seeking Semantic-related Knowledge for Open-domain Commonsense Question Answering [12.406729445165857]
  背景コモンセンスを必要とする質問に機械が答えるのを助けるために、外部知識を利用するのが一般的である。 本稿では,知識注入を粗大から粗大に制御する意味駆動型知識認識型QAフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-04T10:56:36Z)
• Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI Safety [54.478842696269304]
  安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。 近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。 本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T09:54:54Z)
• A game-theoretic analysis of networked system control for common-pool resource management using multi-agent reinforcement learning [54.55119659523629]
  マルチエージェント強化学習は近年,ネットワーク型システム制御へのアプローチとして大きな可能性を秘めている。 共通プールの資源は耕作可能な土地、淡水、湿地、野生生物、魚類資源、森林、大気である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T14:12:26Z)

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。