論文の概要: FSCsec: Collaboration in Financial Sector Cybersecurity -- Exploring the Impact of Resource Sharing on IT Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15194v1
- Date: Sat, 19 Oct 2024 20:03:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:15:32.633453
- Title: FSCsec: Collaboration in Financial Sector Cybersecurity -- Exploring the Impact of Resource Sharing on IT Security
- Title(参考訳): FSCsec: 金融セクターのサイバーセキュリティにおけるコラボレーション - リソース共有がITセキュリティに与える影響を探る
- Authors: Sayed Abu Sayeed, Mir Mehedi Rahman, Samiul Alam, Naresh Kshetri,
- Abstract要約: この研究は、金融機関の保護のためのより良い意思決定を支援するための洞察を提供することを目的としている。
この研究は、これらの要因を理解するための単純な理論を用いて、金融機関がより優れた保護判断を下すのに役立つ洞察を提供することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9374652839580183
- License:
- Abstract: The financial sector's dependence on digital infrastructure increases its vulnerability to cybersecurity threats, requiring strong IT security protocols with other entities. This collaboration, however, is often identified as the most vulnerable link in the chain of cybersecurity. Adopting both symbolic and substantive measures lessens the impact of IT security spending on decreasing the frequency of data security breaches in the long run. The Protection Motivation Theory clarifies actions triggered by data sharing with other organizations, and the Institutional theory aids in comprehending the intricate relationship between transparency and organizational conduct. We investigate how things like regulatory pressure, teamwork among institutions, and people's motivations to protect themselves influence cybersecurity. By using simple theories to understand these factors, this research aims to provide insights that can help financial institutions make better decisions to protect. We have also included the discussion, conclusion, and future directions in regard to collaboration in financial sector cybersecurity for exploring impact of resource sharing.
- Abstract(参考訳): 金融セクターのデジタルインフラへの依存は、サイバーセキュリティの脅威に対する脆弱性を高め、他のエンティティとの強力なITセキュリティプロトコルを必要としている。
しかし、この協力はしばしばサイバーセキュリティの連鎖の中で最も脆弱なリンクであると認識されている。
象徴的かつ実質的な措置を採用することで、長期にわたるデータセキュリティ侵害の頻度の減少に対するITセキュリティ支出の影響が軽減される。
保護モチベーション理論は、他の組織とのデータ共有によって引き起こされる行動を明確にし、機関理論は透明性と組織行動の間の複雑な関係を理解するのに役立つ。
我々は、規制圧力、機関間のチームワーク、自身を守るという人々のモチベーションがサイバーセキュリティにどのように影響するかを調査する。
この研究は、これらの要因を理解するための単純な理論を用いて、金融機関がより優れた保護判断を下すのに役立つ洞察を提供することを目的としている。
我々はまた、資源共有の影響を探るため、金融セクターのサイバーセキュリティにおける協力に関する議論、結論、今後の方向性も含んでいる。
関連論文リスト
- SeCTIS: A Framework to Secure CTI Sharing [13.251593345960265]
現代の組織におけるIT依存型オペレーションの台頭は、サイバー攻撃に対する脆弱性を高めている。
現在の情報共有手法では、プライバシ保護が欠如しており、プロプライエタリデータとシークレットデータの漏洩に脆弱な組織を残している。
我々は、企業がCTIデータのプライバシーを保護し、協力できるように、SeCTIS(Secure Cyber Threat Intelligence Sharing)と呼ばれる新しいフレームワークを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T08:34:50Z) - Security in IS and social engineering -- an overview and state of the art [0.6345523830122166]
すべてのプロセスのデジタル化とIoTデバイスのオープン化は、サイバー犯罪という新たな犯罪形態の出現を促している。
こうした攻撃の悪意は、ユーザーがサイバー攻撃のファシリテーターになるという事実にある。
予測方法、弱い信号と外れ値の特定、早期発見、コンピュータ犯罪への迅速な対応が優先課題であり、予防と協力のアプローチが必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T13:25:27Z) - Linkage on Security, Privacy and Fairness in Federated Learning: New Balances and New Perspectives [48.48294460952039]
この調査は、フェデレートラーニングにおけるプライバシー、セキュリティ、公平性の問題に関する包括的な説明を提供する。
プライバシーと公平性と、セキュリティと共有の間にはトレードオフがある、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T10:31:45Z) - A Review of Cybersecurity Incidents in the Food and Agriculture Sector [2.0358239640633737]
この原稿は、食品農業(FA)分野におけるサイバーセキュリティ事件を公表し、記録した。
2011年7月から2023年4月にかけて、30件のサイバーセキュリティ事件が特定された。
FAセクターにおけるAI保証の必要性を解説し、Farmer-Centered AI(FCAI)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T19:15:20Z) - A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.81385447582882]
コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。
本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。
実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:52:04Z) - A Systematization of Cybersecurity Regulations, Standards and Guidelines
for the Healthcare Sector [5.121113572240309]
本稿では,医療分野に関連する重要なサイバーセキュリティ文書の体系化に寄与する。
我々は49の重要文書を収集し、NISTサイバーセキュリティフレームワークを使用して鍵情報を分類した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T16:19:21Z) - Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。
従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。
グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T08:43:03Z) - A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and
Management [53.65687495231605]
SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。
AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T18:31:35Z) - 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) - Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.000323504158054]
我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T23:05:55Z) - SMEs' Confidentiality Concerns for Security Information Sharing [1.3452510519858993]
しかし、中小の企業はEU経済の不可欠な部分と考えられているが、サイバー攻撃に非常に脆弱である。
本稿では,中小企業の主任情報セキュリティ責任者7人との半構造化インタビューの結果を提示し,オンライン同意コミュニケーションが情報共有のモチベーションに与える影響を評価する。
その結果,合意の適切なレベルを示す複数の選択肢によるオンライン同意が情報共有のモチベーションを改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T10:59:40Z)
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。