A generative spike train model with time-structured higher order correlations

Emerging technologies are revealing the spiking activity in ever larger neural ensembles. Frequently, this spiking is far from independent, with correlations in the spike times of different cells. Understanding how such correlations impact the dynamics and function of neural ensembles remains an important open problem. Here we describe a new, generative model for correlated spike trains that can exhibit many of the features observed in data. Extending prior work in mathematical finance, this generalized thinning and shift (GTaS) model creates marginally Poisson spike trains with diverse temporal correlation structures. We give several examples which highlight the model's flexibility and utility. For instance, we use it to examine how a neural network responds to highly structured patterns of inputs. We then show that the GTaS model is analytically tractable, and derive cumulant densities of all orders in terms of model parameters. The GTaS framework can therefore be an important tool in the experimental and theoretical exploration of neural dynamics

Development and Validation of Users' Information Security Awareness Questionnaire (UISAQ)

Dosadašnja su istraživanja pokazala kako je čovjek najslabija karika u sigurnosnom sustavu te kako ne postoji pouzdan način mjerenja rizičnosti čovjekova ponašanja u vidu narušavanja sigurnosti informacijskog sustava. Cilj je istraživanja bio razviti valjan i pouzdan instrument koji će mjeriti utjecaj korisnika na sigurnost informacijskog sustava. U tu je svrhu kreiran Upitnik znanja i rizičnog ponašanja korisnika informacijskog sustava (UZPK ; Velki i Šolić, 2014 ; prema Velki, Šolić i Očević, 2014). Istraživanje je provedeno u tri vala prikupljanja podataka. Prvi se uzorak sastojao od 135 studenata druge godine preddiplomskog studija na kojem je provjerena konstruktna valjanost, pouzdanost i osjetljivost pojedinih subskala te odabrane odgovarajuće čestice. Drugi se uzorak sastojao od 211 studenata i zaposlenika, a na njemu su provjerene metrijske karakteristike poboljšanog instrumenta te je dobivena konačna verzija UZPK (k=33), koja se dijeli na dvije skale: Skala rizičnog ponašanja računalnih korisnika (k=17) [sastoji se od tri supskale: Supskala uobičajenih rizičnih ponašanja korisnika računala (k=6), Supskala održavanja osobnih računalnih sustava (k=6) i Supskala posuđivanja pristupnih podataka (k=5)] te Skala znanja o informacijskoj sigurnosti (k=16) (također se sastoji od tri supskale: Supskala stupnja sigurnosti računalne komunikacije (k=5), Supskala uvjerenja o sigurnosti računalnih podataka (k=5) i Supskala važnosti pravilne pohrane računalnih podataka (k=6). Treći se uzorak sastajao od 152 zaposlenika i na njemu je validiran UZPK. Dobivena je dobra konstruktna valjanost, sve skale i supskale imaju zadovoljavajuće metrijske karakteristike (pouzdanost i osjetljivost) te je dobivena i dobra kriterijska valjanost. Može se zaključiti kako Upitnik predstavlja valjan i pouzdan mjerni instrument, zadovoljavajućih psihometrijskih karakteristika

Decision support based on the risk assessment of information systems and Bayesian learning

Procjena rizika je tema kojom se bave kompanije iz širokog spektra djelatnosti i na temelju iste donose važne odluke za buduće poslovanje. Vrlo je važno strateški se opredijeliti i odabrati ključne odluke i unutar sustava upravljanja informacijskim sustavima. Različiti rizici koji proizlaze iz prijetnji i ranjivosti računalne opreme, osoblja koje je zaduženo za upravljanje tom opremom i sustavima za koje je informacijska tehnologija podrška, ugrožavaju temeljni cilj informacijskih sustava, da rade efektivno i efikasno. Procjena rizika informacijskih sustava temelji se na identificiranju prijetnji i ranjivosti, te određivanju vjerojatnosti njihovih ostvarenja, a time i vjerojatnost ostvarenja rizika. U trenutku kada je vjerojatnost događaja opisanog indikatorima koji ga mogu prouzročiti poznata, može se raspravljati i o matematičkim modelima pomoću kojih je moguće izračunati vjerojatnost događaja u budućnosti. Ako je pored procjena, poznata i statistička analiza u obliku zapisa stvarnih događaja, tada je statistički model moguće razviti u ozbiljan alat za podršku odlučivanju prilikom upravljanja informacijskim sustavima. U radu je prikazan model koji objedinjuje procjenu rizika informacijskih sustava i Bayesovu teoriju odlučivanja.Risk protection has long been one of the main tasks of companies in a wide scope of business. From extensive range of risks the cyber-risks highlight as one of the most important. Cyber-risks are generated from hackers, malicious software, disgruntled employees, competitors, and many other sources both internal and external. Internal and external attacks on corporate assets and rapidly growing technology forced corporate management to conduct more appropriate awareness of the information security risks to information assets. The information security risk assessment, when performed correctly, can give corporate managers the information they need in order to understand and control the risks to their assets. The risks are in much more detail analysed in economic sectors, but in recent years there is increasing of risk assessment practice in the world of information technology. The model presented in this paper integrates the management and analysis of information risks and decision-making theory and thus creates a framework for the integrated management information system based on the technological risk assessment and Bayesian learning. The paper shows simulation and two case study scenarios in which is presented a potentially wide range of usage