Analiza korištenja stručnih izvora u znanstvenim radovima iz područja kibernetičke sigurnosti

završni rad

• Naslov (engleski): Analysis of use of professional sources in cyber security scientific papers
• Autor: Adrian Golem
• Mentor: Stjepan Groš (mentor)
• Član povjerenstva: Stjepan Groš (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Antonio Močinić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Petar Paradžik (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad fokusira se na problematiku identifikacije pouzdanih, ali nerecenziranih izvora informacija u znanstvenim radovima iz područja kibernetičke sigurnosti. Kroz analizu referenci u najbolje ocijenjenim znanstvenim radovima s vodećih svjetskih konferencija, razvijena je metodologiju za identificiranje izvora i analizu konteksta u kojem se koriste takvi izvori. Koristeći programski jezik Python, obrađeno je 530 radova, a kao glavni izvori identificirani su publikacije i blogovi sigurnosnih kompanija te specijalizirane i opće vijesti. Rezultati istraživanja pokazuju da se nerecenzirani izvori najčešće koriste za motivaciju rada, odnosno u uvodnom dijelu rada, zatim slijedi razrada teme i glavni dio istraživanja, dok najmanji dio otpada na raspravu i donošenje zaključaka. U radu je zaključeno da su identificirani nerecenzirani izvori, zbog svoje učestale upotrebe na prestižnim konferencijama, pouzdani izvori informacija o kibernetičkoj sigurnosti. Kao budući korak za daljnje analize, predlaže se primjena metoda umjetne inteligencije i strojnog učenja, poput obrade prirodnog jezika.

Sažetak (engleski)

This thesis focuses on the issue of identifying reliable, but non-peer reviewed sources of information in cyber-security scientific research. Through a comprehensive examination of references found in top-tier articles presented at the leading conferences, we have developed a methodology for extracting such sources and analyzing the context in which they are utilized. 530 articles were processed using the Python programming language, with the identified sources primarily originating from security companies' publications and blogs, as well as specialized and general news. The findings from the research indicate that non-peer reviewed sources are mostly used as motivation in the introductory sections, followed by the development and main research topics. In contrast, such sources have a less pronounced influence on the discussion and conclusion segments. The study concludes that the identified non-peer reviewed sources, due to their frequent use at prestigious conferences, are reliable sources of information in cyber-security research. For future analyses, the recommendation is to utilize some form of artificial intelligence and machine learning techniques, such as natural language processing.

• Ključne riječi: računalna sigurnost; nerecenzirani izvori; PDF parser; analiza teksta; regularni izrazi
• Ključne riječi (engleski): cyber security; non-peer reviewed sources; PDF parser; text analysis; regular expressions
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:988566
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-07-13 10:04:06