bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
AI: The Future of Social Engineering!
Authors: Collier Henry 
Published: June 2024

Abstract: Artificial intelligence (AI) is at the forefront of computer science today. Everyone is talking about AI and how it is the way of the future. Companies are using machine learning (ML)algorithms to enhance their business offerings, which is showing promise in the realm of improved efficiency. The potential benefit of a fully developed AI is exceptional, but so are the threats that AI poses. While the developers of the various forms of AI are eager to be the first to create a fully functional, truly intelligent AI, they do not always consider the negative possibilities that AI creates. ChatGPT was recently used to hack itself and exposed a vulnerability in its open-source library. In addition to using AI to create hacks and exploits, AI is also being used to support social engineering efforts by creating more convincing social engineering attacks. Whether the attack is using AI to duplicate a person's voice to convince a loved one to send a gift card to get them out of jail or if it is being used to simply scrape a person’s social media to develop a more precise method of attack, the concern that AI will be used for nefarious purposes is genuinely profound. This paper is a case study looking into how AI is and will be used to improve social engineering. A literature review was conducted to identify how researchers are already seeing how AI is being used and to project future threats. AI is here to stay, and the threats it brings are existential, and it is imperative that these threats are realized, and defensive measures are developed. This case study looks at how AI is and will be used to improve the efficacy of social engineering attacks.
Automated Extraction of Structured Data from the Social Network Instagram
Authors: Frantis Petr , Bures Michal , Coufalikova Aneta , Klaban Ivo 
Published: June 2024

The paper explores the extraction of structured information from the social network Instagram through a suitable application programming interface, namely the unofficial Instagram Private API. It focuses on creating a computer program that identifies which posts a user has tagged as "Likes" and then stores this information for profiling specific user profiles. The introduction of the paper highlights the general use of social media in modern society and the importance of personal data for these platforms. It specifies the aim of the study, which is to extract information from Instagram and then analyse it for user profiling. It then describes the evolution of the social network Instagram and key features such as different types of posts. This paper further focuses on the solution and implementation by using Python programming language to minimize the load on Instagram servers and reduce the risk of detection of automated processes. It describes the process of setting up new Instagram accounts, the obstacles in obtaining login credentials, and the need to simulate human behaviour to bypass the network's defence mechanisms. It then focuses on the actual retrieval of information such as the users followed, their posts and information about which posts the user has marked as favourites. It mentions that extracting data from closed profiles is difficult and elaborates on the technical challenges associated with this task. A significant part of this paper is a discussion of Instagram's defence mechanisms that respond to automated computer programs. It describes access denial, account blocking, and identity verification prompts such as CAPTCHA tests. Finally, the conclusion summarizes the results obtained, which indicate the acquisition of approximately 90,000 records for user profiling. It discusses the shortcomings of a fully automated solution due to Instagram's account creation conditions and defence mechanisms. It mentions the need for further research and highlights key gaps and challenges in this area. Overall, the study highlights the technical and security challenges in extracting information from Instagram and emphasises the need for further research and improvements in the technical procedures for extracting data from the platform.
Towards a GDPR Compliance Assessment Toolkit
Authors: Ngobeni Sipho , Thwala Ntombizodwa , Siphambili Nokuthaba , Pantsi Phumeza , Molema Bokang , Lediga Jacob , Senamela Pertunia 
Published: June 2024

The European Union's (EU) General Data Protection Regulation (GDPR) makes it illegal to collect, process, and store personal data unless it is done in accordance with the prescribed legal and regulatory clauses enshrined in the Act. Organisations face significant challenges in navigating GDPR requirements and assessing their level of compliance. In particular, failure to comply with GDPR may potentially expose the data Controller and Processor to steep legal penalties including possibly administrative fines of up to 20 000 000 EUR, or in the case of an undertaking, up to 4% of the total worldwide annual turnover of the preceding financial year, which is imposed by the Supervisory Authority. This paper presents the results of a minimum viable product, the GDPR Compliance Assessment Toolkit (GCAT). The main objective of the GCAT is to assist organisations to assess their current state of compliance to GDPR. Drawing from an experimental research and development approach, GCAT is then compared with other existing GDPR compliance assessment technologies. Comparative analysis results shows that GCAT simplifies and optimize GDPR compliance assessments.
Enhancing Metaward: Integrating Digital Forensic Readiness in the Metaverse
Authors: Robertson Shelley , Baror Stacey , Venter Hein 
Published: June 2024

As virtual currencies gain traction as rewards and with the evolving landscape of remote and hybrid work environments, the need for adaptive and comprehensive reward systems becomes imperative. This research builds upon the foundation laid in prior studies, focusing on the integration of Digital Forensic Readiness (DFR) into the Metaward reward model, within the Metaverse. However, as more individuals engage with and use the Metaverse, it is crucial to implement DFR to the Metaverse. The problem of this research is the absence of DFR processes integrated into the Metaverse, particularly within the context of the Metaward reward system. With the increasing importance of cybersecurity and digital forensics (DF) in organizational operations, the integration of such measures aims to enhance the security and integrity of the Metaward model. This enhancement aims to ensure a proactive and effective response to potential security incidents, while maintaining the integrity of digital evidence. This research employs a comprehensive methodology, encompassing literature review, analysis of DF measures, and the development of an extended conceptual model. By considering factors such as the security implications of virtual currencies, incident response capabilities, and proactive DF measures, the study seeks to provide insights into the feasibility and effectiveness of this augmented reward model. The proposed model acknowledges the significance of balancing motivation and engagement with the imperative need for robust DFR. It explores potential synergies between these seemingly different elements, aiming to create a reward system that not only motivates employees but also ensures the resilience and security of the organizational digital infrastructure. This study's findings hold promise for organizations navigating the complex terrain of modern work paradigms, offering a strategic approach to bolstering employee motivation, engagement, and DFR. The conclusion reflects on the implications of the proposed integration and outlines avenues for further research in the dynamic intersection of virtual currencies, reward systems, and DF.
Cyber Game-Based Learning for DoD CEs
Authors: Valente Jillian , Reith Mark 
Published: June 2024

Cyber competition and conflict remain an enduring concern for the Department of Defense (DoD). Positive control of cyberspace is crucial across the vast diversity of military operations and supporting activities. People play an important role in cyber prevention, detection, and remediation, but they receive relatively little training outside of the annual Cyber Awareness Challenge. While this gamified training is a reasonable baseline, it primarily addresses cybersecurity from the office worker's perspective. Other career fields within the DoD may benefit from specialized training in cybersecurity, in particular the civil engineering (CE) community supporting critical infrastructure protection. This paper surveys a range of contemporary cyber serious games and assesses each for potential inclusion into CE training. Furthermore, it suggests game elements and characteristics that are likely to benefit the CE community.
Evaluating Cybersecurity Class Activities Based on the Cognitive Continuum Theory: An Exploratory Case Study
Authors: Heverin Thomas , Lilholt Addison , Woodward Emily 
Published: June 2024

With the cybersecurity workforce estimated to have grown to 5.5 million in 2023 but still facing a significant shortage, there is an urgent need for educational strategies that can effectively enhance decision-making skills in this domain. This paper explores the application of Hammond's Cognitive Continuum Theory (CCT) in the context of K-12 cybersecurity education, aiming to address the global cybersecurity workforce shortage and skills gap by preparing the next generation of cybersecurity professionals. This study adopts a case-study methodology to investigate the use of CCT in a high school "Cybersecurity and Ethical Hacking" class, analysing 104 tasks across six class activities to determine how different cognitive modes (Analytical Cognition, Quasi-Rational Cognition, and Intuitive Cognition) are induced by various task characteristics from CCT’s Task Continuum Index (TCI). Analytical cognition consists of rational decision making while Intuitive Cognition represents intuitive decision making. Quasi-Rational Cognition represents a blend of these two decision making styles.

Directed content analysis and thematic analysis reveal that most tasks in the case promoted Analytical Cognition, with a significant presence of tasks inducing Quasi-Rational Cognition and fewer tasks facilitating Intuitive Cognition. The findings also highlight the dominance of information retrieval and analysis, methodical approaches in information seeking, and synthesis and decision-making across the cognitive modes, pointing towards the critical role of information behaviour in cybersecurity tasks. This research provides insights into how CCT can potentially inform the design of educational activities in cybersecurity, suggesting that a balanced inclusion of tasks across the cognitive spectrum can better prepare students for the complexities of the cybersecurity field. The paper discusses the implications for cybersecurity education, emphasising the need for instructional strategies that encompass a range of cognitive modes to reflect real-world challenges and enhance decision-making capabilities in future professionals. Additionally, the findings make a connection between cybersecurity tasks and school library instruction which focuses heavily on information behaviours. Limitations and directions for future research, including expanding data collection and connecting CCT to other theoretical frameworks, are also discussed.
ANALISIS PEMANFAATAN DANA BOK DALAM PENINGKATAN PELAYANAN UKM ESENSIAL DI PUSKESMAS MEDAN JOHOR
Authors: Herawati Putri , Khumaira Luthfiah , Hasibuan Indah Doanita , Syahputri Frisillia Ananda , Nazhifah Nasywa 
Published: June 2024

Pengelolaan Dana BOK untuk mendukung kegiatan puskesmas harus dilakukan dengan efisiensi, efektivitas, dan secara independen, karena hal ini menjadi dasar evaluasi kinerja program puskesmas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Pemanfaatan Dana BOK dalam Peningkatan Pelayanan UKM Esensial di Puskesmas Medan Johor. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif, data diperoleh dari data primer yaitu melalui wawancara mendalam dan data sekunder yaitu mengumpulkan data dari studi dokumen di Puskesmas Medan Johor. Informan dalam penelitian ini adalah kepala puskesmas, pengelola BOK, dan penanggungjawab UKM. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa terdapat peningkatan terhadap program UKM yang didanai oleh BOK setiap tahunnya serta kucuran dana yang sudah terealisasi tapi masih belum optimal. Pada level input SDMK secara umum terlihat sudah baik. Pada tingkat proses, dari RUK sampai RUKK sudah terlaksana dengan baik, namun di PKP masih ada capaian yang belum tercapai. Pada tingkat Output capaian kinerja meningkat dalam pelaksanaan program UKM. Dalam menjalankan pelayanan UKM Puskesmas Medan Johor mengalami beberapa hambatan yaitu dari sisi gizi masyarakat, Imunisasi anak, pemberian makan gratis untuk balita, serta cek kesehatan. Dimana hambatan-hambatan tersebut dipengaruhi oleh pola pikir, kurangnya pengetahuan, dan kurangnya kesadaran masyarakat tentang kesehatan.
Strategi, Komunikasi, Calon Klien, Kantor, Bantuan hukum, AAC Law Office
Authors: Harsana Opniel Harsana 
Published: June 2024

AbstractPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui Strategi Komunikasi Dalam Menarik Calon Klien yang dilakukan oleh Kantor Bantuan Hukum AAC Law Office untuk menarik klien-klien baru dan mempertahankan klien yang lama ditengah persaingan kantor hukum di kota Makassar. Untuk memenuhi tujuan tersebut dilakukan penelitian kualitatif yang berlokasi di Kantor Bantuan Hukum AAC Law Office kota Makassar. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi dan wawancara mendalam. Temuan data kemudian dianalisis, agar mencapai hasil yang diinginkan.Hasil Penelitian ini untuk mengetahui Strategi Komunikasi dalam menarik calon klien pada kantor hukum AAC Law Office di Kota Makassar dalam menarik klien dan bisa mempertahankan dan juga memperkenalkan kantor hukumya kepada masyarakat. Strategi pada hakekatnya adalah perencanaan planning untuk mencapai suatu tujuan. Penelitian ini menggunakan teori komunikasi pemasaran yang terdiri dari segmentasi dan positioning. AAC Law Office tetap memberikan layanan hukum tanpa harus membela seseorang yang tidak peduli akan latar belakangnya dari etnis, latar belakang sosial dan ekonomi agar tercapainya profesi yang mulia dan semakin besarnya persaingan bisnis kantor hukum di Kota Makassar. AAC Law Office berusaha mempertahankan brand nya sendiri dengan penempatan positioning memberikan “Layanan Terbaik dan Terpercaya”.Kata Kunci : Strategi, Komunikasi, Calon Klien, Kantor, Bantuan hukum, AAC Law Office
PERANCANGAN PENGALAMAN PENGGUNA DALAM DESAIN APLIKASI OLAHRAGA FITLIFE DENGAN PENERAPAN METODE DESIGN THINKING
Authors: Murdijat Nizar , Romadoni Yunita Ika 
Published: June 2024

Dalam era transformasi digital, FitLife merupakan sebuah aplikasi kesehatan mobile, hadir sebagai solusi untuk masalah terkait kurangnya aktivitas fisik, kurangnya kesadaran kesehatan, serta kurangnya motivasi dan konsistensi. Dengan fokus pada aktivitas fisik yang dipandu secara online, FitLife menawarkan layanan efisien dan terjangkau. Dalam perancangan ulangnya, FitLife menggunakan pendekatan Design Thinking untuk menciptakan antarmuka pengguna yang sesuai dengan kebutuhan. Prototipe FitLife berhasil memudahkan pengguna dengan fitur-fitur informatif, formulir yang disederhanakan, notifikasi efektif, dan kemudahan pendaftaran. Uji kegunaan yang dilakukan juga menunjukkan bahwa aplikasi ini memenuhi kebutuhan pengguna, menjadikan FitLife sebagai aplikasi yang sukses dalam meningkatkan kualitas hidup dan kepuasan pengguna.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL TUNAI (BST) DI JAWA BARAT
Authors: Dinda Anjani Indri , Bahtiar Agus 
Published: June 2024

Bantuan Sosial Tunai (BST) adalah program bantuan dari pemerintah yang diberikan kepada masyarakat yang kurang mampu dengan tujuan untuk membantu meringankan beban keluarga penerima BST tersebut. Namun bantuan yang telah diterima tidak sesuai dengan apa yang diharapkan, masih ada beberapa keluarga yang tidak mendapatkan manfaat dari adanya BST ini. Karena data yang didapatkan tidak akurat atau tidak lengkap, ditemukan beberapa kasus penerima BST yang tidak tepat sasaran. Analisis pengelompokkan penerima Bantuan Sosial Tunai (BST) berdasarkan lokasi dengan metode K-Means Clustering memiliki manfaat besar dalam meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya dan menentukan penerima yang tepat sasaran di Jawa Barat. Dengan memahami pola distribusi penerima BST secara geografis, program bantuan sosial dapat dijalankan dengan lebih efektif untuk meningkatkan kesejahteraan sosial dan mengurangi tingkat kemiskinan di daerah tersebut. Data penelitian ini diambil dari opendata.jabarprov.go.id. Data ini mencakup lokasi penerima, jumlah penerima dan data pendukung lainnya. Kemudian pengelompokkan akan dilakukan dengan K-Means Clustering menggunakan RapidMiner. Dengan adanya penelitian ini bisa menambah pengetahuan dalam menganalisis data dengan menggunakan metode K-Means Clustering dalam pengambilan keputusan yang lebih bijak. Diharapkan dengan adanya penelitian ini bisa membantu pemerintah dalam mengalokasikan BST tersebut agar lebih efisien dan tepat sasaran kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan. Hasil analisis clustering dapat mengidentifikasi pola distribusi penerima BST berdasarkan dan lokasi geografis keluarga penerima BST. Penelitian ini bisa memberikan dampak positif bagi pemerintah atau lembaga terkait agar bisa lebih efisien dalam mendistribusikan BST agar lebih tepat sasaran.
PENGELOMPOKAN PRODUK PENJUALAN FROZEN FOOD CV SEMEKTA 3 BERSAUDARA TEGAL MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS
Authors: Muslimah Az-Zahro Jihan , Bahtiar Agus 
Published: June 2024

Dalam era bisnis yang kompetitif ini, analisis penjualan memiliki peran penting dalam mengoptimalkan strategi pemasaran. CV Semekta 3 Bersaudara merupakan perusahaan yang menjual produk frozen food, merasa perlu melakukan analisis produk penjualan untuk meningkatkan efektivitas operasional mereka. Untuk membantu perusahaan ini kita menggunakan metode k-means sebagai salah satu metode analisis cluster. CV Semekta 3 Bersaudara ini menghadapi sejumlah masalah seperti kurang efisiensi dalam pengelompokkan data produk antara produk yang diminati dan tidak diminati, banyak produk yang akhirnya membusuk di coolroom atau ruangan pendingin dan dibuang, kurangnya strategi penjualan untuk meminimalisir produk yang terbuang atau produk yang tidak terjual. Oleh karena itu, penulis akan melakukan penelitian yang menerapkan metode k-means, sebuah teknik analisis cluster yang akan digunakan untuk mengelompokkan produk. Lalu akan mengatur strategi penjualan produk untuk meminimalisir produk yang kurang diminati atau dibuang. Jadi, tujuan dari projek tugas akhir ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok produk yang diminati oleh pelanggan. Dengan demikian, kita juga bisa meminimalisir adanya pembuangan sampah makanan dan mengurangi produk yang busuk di dalam pendingin. Selain itu, analisis cluster K-Means ini diharapkan dapat membantu perusahaan mengoptimalkan manajemen stok produk, sehingga mengurangi produk yang terbuang dan diharapkan akan membantu meningkatkan kinerja perusahaan di pasar frozen food yang kompetitif. Hasil penelitian iniadalah dapat mengetahui cara mengelompokkan produk menggunakan metode K-Means Clustering di aplikasi RapidMiner, dan hasil pengelompokkan menjadi 7 cluster dipilih dengan cara mmmembandingkan nila DBI diambil dari nilai yang optimal atau nilai terendah. Untuk meminimalisir produk yang tidak laku yaitu penjualan secara online, penerapan penawaran khusus, atau diskon besar untuk meningkatkan daya tarik produk tersebut
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WILAYAH KELAYAKAN TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Authors: Pratama Angga , Amalia Cinta , Putra Fhonna Rizki 
Published: June 2024

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam pemetaan wilayah kelayakan tanaman cabai di Kabupaten Batu Bara menggunakan metode K-means. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan area-area yang paling layak untuk budidaya tanaman cabai berdasarkan sejumlah faktor yang relevan. Data spasial dan atribut wilayah, termasuk kondisi tanah, suhu tanah, pH tanah, kelembaban, curah hujan, dan faktor-faktor lain yang memengaruhi pertumbuhan tanaman cabai, dikumpulkan dan dianalisis. Hasil pemetaan ini diintegrasikan ke dalam sistem yang akan menampilkan informasi mengenai wilayah kelayakan tanaman cabai yang ada di Kabupaten Batu Bara, dan juga penggunaan openstreetmap yang diimpelementasikan pada aplikasi agar dapat memberikan informasi visual berupa titik lokasi lahan yang sesuai. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan 3 cluster C1 = Sesuai, C2 = Cukup Sesuai, C3= Kurang Sesuai, dan 12 data. Didapatkan hasil clustering dengan jumlah C1 (Sesuai) = 5 data, C2(Cukup Sesuai) = 4 data, C3 (Kurang Sesuai) = 3 data, dan hasil pemetaan telah ditandai berdasarkan masing-masing warna, hasil “sesuai” ditandai dengan warna hijau, hasil “cukup sesuai” warna kuning, dan ‘kurang sesuai” warna merah.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI RAWAT INAP RUMAH SAKIT SYARIF HIDAYATULLAH TANGERANG SELATAN
Authors: Abdillah Muhammad , Suparni Suparni 
Published: June 2024

Kemajuan teknologi terus berkembang setiap tahunnya. Tentu, kemajuan ini berdampak positif untuk meningkatkan kualitas praktik kedokteran hingga pelayanan kesehatan yang dapat menunjang efektivitas dan efisiensi. Salah satunya, sistem informasi rumah sakit yang digunakan untuk proses mengumpulkan, mengolah, hingga menyajikan data di semua tingkat pemerintah secara merata. Sistem ini mendukung manajemen masyarakat dalam rangka meningkatkan pelayanan kesehatan bagi seluruh masyarakat tanpa terkecuali. Pemanfaatan sistem informasi manajemen rumah sakit bukan sekadar agar rumah sakit terlihat lebih modern, melainkan bertujuan meningkatkan mutu pelayanan kepada masyarakat. Sistem Inforamasi Rawat Inap adalah Hidayatullah tidak lepas dari data-data pasien, dan fasilitasnya yang dapat berubah sewaktu- waktu dan pelayananya dengan jumlah data yang sangat besar. Perubahan data tersebut harus tersimpan dengan baik. Oleh karena itu untuk mendukung sistem informasi Rumah Sakit Syarif Hidayatullah yang efektif perlu dirancang suatu sistem informasi rumah sakit yang lebih komprehensif sehingga akan memudahkan pasien, dokter dan karyawan untuk mendapatkan informasi secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Rawat Inap untuk Rumah Sakit Syarif Hidayatullah di Tangerang Selatan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan kesehatan. Metode yang digunakan pada penelitian kali ini adalah Riset dan Pengembangan.. Manfaat dari penelitian ini adalah menjadikan salah satu solusi dalam meminimalisir peluang terjadi manipulasi data dan dapat menghilangkan proses data secara manual, mengurangi kemungkinan kesalahan input data oleh admin.
RANCANG BANGUN SISTEM PENGELOLAAN PERMINTAAN DARAH DARURAT (DONORA) DENGAN FRAMEWORK LARAVEL DAN TEKNOLOGI REST API
Authors: Anastasya Nurhaliza Zabina , Dyar Wahyuni Eka 
Published: June 2024

Masalah kurangnya pasokan darah di Indonesia mempengaruhi pelayanan kesehatan, terutama dalam penanganan transfusi darah mendesak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengelolaan kebutuhan darah darurat yang efisien, Donora. Donora dirancang untuk mengatasi masalah ini dengan mengirimkan notifikasi cepat kepada pengguna untuk merespons kebutuhan donor darah mendesak. Metode pengembangan menggunakan kerangka kerja Scrum, yang mencakup tahapan Product Backlog, Sprint Planning, Sprint Execution, Daily Scrum, Sprint Review, dan Sprint Retrospective. Penggunaan teknologi seperti Laravel, Object Relational Mapping, dan Firebase Cloud Messaging memperkuat fungsionalitas dan responsivitas sistem. Selain itu terdapat pengujian perangkat lunak secara black box menggunakan metode manual testing. Hasil akhir dari evaluasi didapatkan bahwa sistem donora telah lolos pada seluruh tahap pengujian yang berarti sistem telah berjalan dengan baik.