Information security and privacy challenges of cloud computing for government adoption: a systematic review

Ukeje, Ndukwe; Gutierrez, Jairo; Petrova, Krassie

doi:10.1007/s10207-023-00797-6

Cited by 5 publications

(2 citation statements)

References 44 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…N. Ukeje et al (2024) emphasise that many companies use cloud services to store data in a virtual environment. However, there are problems with ensuring the security and privacy of data in cloud computing, as users do not have control over what happens in the cloud, and this poses threats to the security and privacy of information.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Untitled

2024

Development management

View full text Add to dashboard Cite

Редакційна колегія УПРАВЛІННЯ РОЗВИТКОМ Головний редактор Тетяна Валеріївна Шталь − доктор економічних наук, професор, декан факультету міжнародної економіки і підприємства, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Заступник головного редактора Ірина Миколаївна Чмутова − доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Національні члени редколегії Світлана Ачкасова кандидат економічних наук, доцент, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Наталія Гавкалова доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Лідія Гур'янова доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Ірина Губарєва доктор економічних наук, професор, Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, Україна Олексій Гуцалюк доктор економічних наук, доцент, ПВНЗ «Міжнародний Європейський університет», Україна Мирослава Хуторна доктор економічних наук, доцент, Черкаський навчально-науковий інститут Університету банківської справи, Україна Вікторія Коваленко доктор економічних наук, професор, Одеський національний економічний університет, Україна Тетяна Лепейко доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Денис Загірняк доктор економічних наук, професор, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, Україна Людмила Малярець доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Олег Колодізєв доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Наталія Внукова доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Вікторія Тищенко доктор економічних наук, професор, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна Володимир Лагодієнко доктор економічних наук, професор, Одеський національний технологічний університет, Україна Юрій Вітковський доктор економічних наук, професор, Сілезька академія, Польша; Харківський національний технічний університет сільського господарства імені Петра Василенка, Україна Міжнародні члени редколегії Ришард Пукала доктор філософії, професор, Ярославська державна вища техніко-економічна школа ім. Броніслава Маркевича, Польща Евангелос Сіскос доктор економічних наук, професор, Університет Західної Македонії, Греція Казимир Вачковскі доктор економічних наук, професор, Варшавський політехнічний університет, Польща Марцін Станевський доктор філософії з менеджменту, проректор з наукової роботи, Економікогуманітарний університет у Варшаві, Польща Борис Мітліч Доктор філософії з бізнес менеджменту, професор, Технологічний університет ІІК, Камбоджа Ілан Алон доктор філософії з бізнес-адміністрування, професор, Коледж управлінських академічних дослід...

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Untitled

2024

Development management

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Technologies are increasingly being implemented not only within commercial organizational environments [1][2][3][4][5], but also beyond, e.g., in sports [6], transportation [7], education [8], tourism [9], and more. They also have a similar impact on the management of public institutions [10], gradually evolving toward more sophisticated and interactive governance models [11]. Based on this trend, a new type of governance is emerging, which experts refer to as open government [12].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The Importance of e-Recruitment within a Smart Government Framework

Koman,

Toman,

Jankal

et al. 2024

Systems

View full text Add to dashboard Cite

This literary review examines the current state of research in the field of e-recruitment within the framework of smart government and its implementation in the context of modern public services. We elucidate the concepts of “smart government” as a concept of efficient, technologically supported public administration, and “electronic recruitment” as a process utilizing digital tools in the search and acquisition of suitable candidates for job vacancies. The objective of this review is to provide a brief overview of the current state of smart government, e-HRM (electronic human resource management), and e-recruitment, and analyze their interconnection. The selection of relevant sources followed the PRISMA method. In the context of defining the key functional module of e-HRM, the Grounded Theory Method (GTM) was employed. The final part of the methodological approach involved designing a research problem for future research. Specifically, the review focuses on defining the key functional module of e-HRM and proposes an orientation for future research that should concentrate on the impacts of e-recruitment on the efficiency of human resources within public services. The results of this study can serve as a foundation for future research aimed at optimizing and utilizing e-recruitment in the specific field of smart government.

show abstract

HybGBS: A hybrid neural network and grey wolf optimizer for intrusion detection in a cloud computing environment

Sumathi,

Rajesh

2024

Concurrency and Computation

View full text Add to dashboard Cite

SummaryThe cloud computing environment is subject to unprecedented cyber‐attacks as its infrastructure and protocols may contain vulnerabilities and bugs. Among these, Distributed Denial of Service (DDoS) is chosen by most cyber extortionists, creating unusual traffic that drains cloud resources, making them inaccessible to customers and end users. Hence, security solutions to combat this attack are in high demand. The existing DDoS detection techniques in literature have many drawbacks, such as overfitting, delay in detection, low detection accuracy for attacks that target multiple victims, and high False Positive Rate (FPR). In this proposed study, an Artificial Neural Network (ANN) based hybrid GBS (Grey Wolf Optimizer (GWO) + Back Propagation Network (BPN) + Self Organizing Map (SOM)) Intrusion Detection System (IDS) is proposed for intrusion detection in the cloud computing environment. The base classifier, BPN, was chosen for our research after evaluating the performance of a comprehensive set of neural network algorithms on the standard benchmark UNSW‐NS 15 dataset. BPN intrusion detection performance is further enhanced by combining it with SOM and GWO. Hybrid Feature Selection (FS) is made using a correlation‐based approach and Stratified 10‐fold cross‐validation (STCV) ranking based on Weight matrix value (W). These selected features are further fine‐tuned using metaheuristic GWO hyperparameter tuning based on a fitness function. The proposed IDS technique is validated using the standard benchmark UNSW‐NS 15 dataset, which consists of 1,75,341 and 82,332 attack cases in the training and testing datasets. This study's findings demonstrate that the proposed ANN‐based hybrid GBS IDS model outperforms other existing IDS models with a higher intrusion detection accuracy of 99.40%, fewer false alarms (0.00389), less error rate (0.001), and faster prediction time (0.29 ns).

show abstract

Information security and privacy challenges of cloud computing for government adoption: a systematic review

Cited by 5 publications

References 44 publications

Untitled

Untitled

The Importance of e-Recruitment within a Smart Government Framework

HybGBS: A hybrid neural network and grey wolf optimizer for intrusion detection in a cloud computing environment

Contact Info

Product

Resources

About