論文の概要: Addressing Knowledge Leakage Risk caused by the use of mobile devices in Australian Organizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10920v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 13:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:08:26.340099
• Title: Addressing Knowledge Leakage Risk caused by the use of mobile devices in Australian Organizations
• Title（参考訳）: オーストラリアの組織におけるモバイルデバイスの利用による知識漏洩リスクへの対応
• Authors: Carlos Andres Agudelo Serna, Rachelle Bosua, Sean B. Maynard, Atif Ahmad
• Abstract要約: 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。
• 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: Information and knowledge leakage has become a significant security risk to Australian organizations. Each security incident in Australian business cost an average US$\$$2.8 million. Furthermore, Australian organisations spend the second most worldwide (US$\$$1.2 million each on average) on investigating and assessing information breaches. The leakage of sensitive organizational information occurs through different avenues, such as social media, cloud computing and mobile devices. In this study, we (1) analyze the knowledge leakage risk (KLR) caused by the use of mobile devices in knowledge-intensive Australian organizations, (2) present a conceptual research model to explain the determinants that influence KLR through the use of mobile devices grounded in the literature, (3) conduct interviews with security and knowledge managers to understand what strategies they use to mitigate KLR caused by the use of mobile devices and (4) use content analysis and the conceptual model to frame the preliminary findings from the interviews. Keywords: Knowledge leakage, mobile devices, mobile contexts, knowledge leakage risk
• Abstract（参考訳）: 情報と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。 さらに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120万ドル)を費やしている。 センシティブな組織情報の漏洩は、ソーシャルメディア、クラウドコンピューティング、モバイルデバイスなど、さまざまな経路を通じて発生する。 In this study, we (1) analyze the knowledge leakage risk (KLR) caused by the use of mobile devices in knowledge-intensive Australian organizations, (2) present a conceptual research model to explain the determinants that influence KLR through the use of mobile devices grounded in the literature, (3) conduct interviews with security and knowledge managers to understand what strategies they use to mitigate KLR caused by the use of mobile devices and (4) use content analysis and the conceptual model to frame the preliminary findings from the interviews. キーワード:知識漏洩、モバイルデバイス、モバイルコンテキスト、知識漏洩リスク

関連論文リスト

• InfoLossQA: Characterizing and Recovering Information Loss in Text Simplification [60.10193972862099]
  本研究は, 簡易化による情報損失を問合せ・問合せ形式で特徴づけ, 回復する枠組みを提案する。 QAペアは、読者がテキストの知識を深めるのに役立つように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T19:00:01Z)
• LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge [10.151042468807402]
  Security Operations Centerのアナリストは、オープンにアクセス可能なグローバルな脅威データベースからの脅威レポートを収集し、特定の組織のニーズに合うように手動でカスタマイズする。 アナリストは、これらのグローバルおよびローカルな知識データベースを利用して、組織のユニークな脅威応答と緩和戦略を手作業で作成するために、労働集約的なタスクを実行する。 LOCALINTELは,グローバルな脅威リポジトリから脅威レポートを検索し,そのローカルな知識データベースを用いて,特定の組織に対してコンテキスト化を行う,新しい知識コンテキスト化システムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T15:00:01Z)
• 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)
• Towards a knowledge leakage Mitigation framework for mobile Devices in knowledge-intensive Organizations [0.294944680995069]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T12:54:46Z)
• 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)
• Foveate, Attribute, and Rationalize: Towards Physically Safe and Trustworthy AI [76.28956947107372]
  包括的不安全テキストは、日常的なシナリオから生じる可能性のある特定の関心領域であり、有害なテキストを検出するのが困難である。 安全の文脈において、信頼に値する合理的な生成のために外部知識を活用する新しいフレームワークであるFARMを提案する。 実験の結果,FARMはSafeTextデータセットの最先端結果を得ることができ,安全性の分類精度が5.9%向上したことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T17:51:47Z)
• Mining Root Cause Knowledge from Cloud Service Incident Investigations for AIOps [71.12026848664753]
  サービス破壊インシデントの根本原因分析(RCA)は、ITプロセスにおける最も重要かつ複雑なタスクの1つです。 本研究では、Salesforceで構築されたICAと、ダウンストリームのインシデントサーチとレトリーバルベースのRCAパイプラインについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T02:33:34Z)
• BYOD Security: A Study of Human Dimensions [0.0]
  オーストラリア組織におけるその後のフレームワークやセキュリティメカニズムとともに、自身のデバイスセキュリティを提供することの流行と成熟は、成長する現象です。 本研究の目的は,調査調査装置を用いて実施した調査を通じて,オーストラリア企業によるBYODのセキュリティメカニズムの実践と認識方法を明らかにすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T13:31:54Z)
• Attacking Open-domain Question Answering by Injecting Misinformation [116.25434773461465]
  質問応答モデル(QA)に対する誤報のリスクについて,オープンドメインQAモデルの誤報文書に対する感度について検討した。 実験により、QAモデルは誤情報による少量の証拠汚染に対して脆弱であることが示されている。 質問応答と誤情報検出を統合した誤情報認識型QAシステムの構築の必要性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T01:55:18Z)
• Leaking Sensitive Financial Accounting Data in Plain Sight using Deep Autoencoder Neural Networks [1.9659095632676094]
  センシティブな会計データを漏洩させる「実世界の脅威モデル」を提案する。 3つのニューラルネットワークで構成された深層ステガノグラフィープロセスは、そのデータを日々の目立たないイメージに隠すように訓練できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-13T17:29:53Z)

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。