Marketing and Management of Innovations

ISSN (print) – 2218-4511 

ISSN (online) – 2227-6718

Реєстр суб’єктів у сфері медіа, Ідентифікатор у реєстрі:

R30-01179, Рішення від 31 серпня 2023 року, № 759

Мова видання: англійська 

Журнал виходить щоквартально (березень, червень, вересень і грудень) 

Бізнес-модель: Golden Open Access | APC Policy

Publisher & Founder:

logo_longENG

Головний редактор            Редколегія

Олексій Люльов

Сумський державний університет | Україна

Інноваційні підходи до забезпечення кібербезпеки та громадської безпеки: соціально-економічний вимір

Інна Тютюник 1,*, ,  , Ірина Позовна 1,  , Войцех Заскорський 2, 
  1. Сумський державний університет, Україна
  2. Університет WSB, Польща

     * Corresponding author

DOI: https://doi.org/10.21272/mmi.2024.4-10

Pages: 127–140

Received: 10 May 2024

Revised: 15 October 2024

Accepted: 26 November 2024

Abstract

Це дослідження присвячене аналізу соціально-економічних аспектів розвитку кіберзлочинності та залученості суспільства, як у ролі жертв, так і безпосередніх ініціаторів до цієї діяльності. У роботі розглянуто вплив індикаторів соціально-економічного розвитку, зокрема валового національного доходу, обсягу витрат та грошових переказів, рівня грамотності та безробіття, на динаміку кіберзлочинності в світі, проведено аналіз тенденцій поінформованості громадськості та їх залучення до злочинної діяльності у цифровому просторі. Методичним інструментарієм дослідження є методи кореляційного та канонічного аналізу, реалізовані за допомогою програмного забезпечення Statistica 12. За результатами аналізу взаємозв’язку між індикаторами соціально-економічного розвитку суспільства та поведінкою, пов’язаною з кіберзлочинністю, встановлено дуальний вплив цих факторів на вразливість до кіберзлочинів та участь у злочинній діяльності як способі отримання доходу. З одного боку, соціально-економічні диспропорції, зокрема нерівність доходів і безробіття, сприяють зростанню вразливості суспільства до кіберзлочинів. З іншого боку, високий рівень бідності населення стимулює певну його частину до участі у кіберзлочинній діяльності. Результати дослідження свідчать про те, що соціально-економічна нерівність і безробіття відіграють ключову роль в управлінні ризиками кіберзлочинності. Вищий рівень економічного розвитку та соціальної захищеності суспільства супроводжується більшою стійкістю до кіберзагроз, тоді як високий рівень безробіття та значна економічна нерівність збільшують вразливість суспільства до даних ризиків. Дослідження засвідчило, що соціально-економічний стан країни значною мірою залежить від рівня кіберзлочинності, що підкреслює необхідність інтеграції заходів з кібербезпеки в національні стратегії економічного розвитку. Практична значущість отриманих результатів полягає в застосуванні комплексного підходу до розуміння кіберзлочинності, який враховує як віктимізацію, так і активну участь суспільства у даній діяльності. Результати дослідження можуть стати основою для розробки цільових заходів з профілактики кіберзлочинності та підвищення стійкості суспільства до кіберзагроз. Отримані результати підкреслюють важливість врахування економічної і соціальної складових у процесі розробки ефективних стратегій забезпечення кібербезпеки, які сприятимуть мінімізації ризиків використання цифрового простору і посиленню соціально-економічної стабільності країни.

Keywords: кіберзлочинність; маніпулювання даними; економічний розвиток; шахрайство; інформаційна доступність; доходи населення; соціальна нерівність.

How to Cite: Tiutiunyk, I., Pozovna, I., & Zaskorski, W. (2024). Innovative Approaches to Ensuring Cybersecurity and Public Safety: The Socio-Economic Dimension. Marketing and Management of Innovations, 15(4), 127–140. https://doi.org/10.21272/mmi.2024.4-10

Abstract Views

PDF Downloads

ccbyThis work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

References

  1. Achim, M. V., Văidean, V. L., Borlea, S. N., & Florescu, D. R. (2021). The Impact of the Development of Society on Economic and Financial Crime. Case Study for European Union Member States. Risks, 9(5), 97. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Afzal, M., Ansari, M. , Ahmad, N., Shahid, M., & Shoed, M. (2024). Cyberfraud, usage intention, and cybersecurity awareness among e-banking users in India: an integrated model approach. Journal of Financial Services Marketing, 29, 1503–1523. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Ahmead, M., El Sharif, N., & Abuiram, I. (2024). Risky online behaviors and cybercrime awareness among undergraduate students at Al Quds University: a cross sectional study. Crime Science,13, 29. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. AlDairi, A., & Tawalbeh, L. (2017). Cyber Security Attacks on Smart Cities and Associated Mobile Technologies. Procedia Computer Science, 109, 1086–1091. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Alharbi, N., Alkalifah, B., Alqarawi, G., & Rassam, M. A. (2024). Countering Social Media Cybercrime Using Deep Learning: Instagram Fake Accounts Detection. Future Internet, 16(10), 367. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Anderson, R., Barton, C., Böhme, R., Clayton, R., Van Eeten, M., Levi, M., Moore, T., & Savage, S. (2019). Measuring the changing cost of cybercrime. Journal of Cybersecurity, 5(1), 1–12. [Google Scholar]
  7. Bada, M., & Nurse, J. (2019). The Social and Psychological Impact of Cyber-Attacks. Emerging Cyber Threats and Cognitive Vulnerabilities, 73-92. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Boppre, B., Salisbury, E.J., Parker, J. (2018). Pathways to Crime. In Oxford Research Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice. Oxford University Press: Oxford, UK. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Boussi, O., Gupta, H., & Hossain, S. (2024). A machine learning model for predicting phishing websites. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 14, 4228. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Brewer, R., Cale, J., Goldsmith, A., & Holt, T. (2018). Young People, the Internet, and Emerging Pathways into Criminality: A Study of Australian Adolescents. International Journal of Cyber Criminology, 12, 115–132. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Chen, S., Ding, F., Buil-Gil, D., Hao, M., Maystadt, J. F., Fu, J., … & Jiang, D. (2024). The impact of COVID-19 lockdown on fraud in the UK. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-11. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Chen, S., Hao, M., Ding, F., Jiang, D., Dong, J., Zhang, S., Guo, Q., & Gao, C. (2023). Exploring the global geography of cybercrime and its driving forces. Humanities and Social Sciences Communications, 10(71). [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Choi, K.S., Chawki, M., & Basu, S. (2024). Digital shadows: analyzing factors influencing sentencing in child sexual abuse material (CSAM) cases. Journal of Aggression, Conflict and Peace Research, 16(4), 363-381. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Cotrina, L., León, P., Reyes, C., Arbulú Ballesteros, M., Guzmán, M., Castillo, J., Acosta, R., & Morales, A. (2024). Cyber Crimes: A Systematic Review of Evolution, Trends, and Research Approaches.Journal of Educational and Social Research, 14(5), 96. [CrossRef]
  15. Creese, S., Dutton, W. H. & Esteve-González, P. (2021). The social and cultural shaping of cybersecurity capacity building: a comparative study of nations and regions. Personal and Ubiquitous Computing, 25, 941–955. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. Dawson, M., Bacius, R., Gouveia, L. B., & Vassilakos, A. (2021). Understanding the challenge of cybersecurity in critical infrastructure sectors. Land Forces Academy Review, 26(1), 69–75. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. De Kimpe, L., Walrave, M., Verdegm, P., & Ponnet, K. (2022). What we think we know about cybersecurity: An investigation of the relationship between perceived knowledge, internet trust, and protection motivation in a cybercrime context. Behaviour & Information Technology, 41(8), 1796–1808. [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Dodel, M., & Gustavo M. (2019). An integrated model for assessing cyber-safety behaviors: how cognitive, socioeconomic and digital determinants affect diverse safety practices. Computers & Security, 86, 75–91. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Dodel, M., & Gustavo, M. (2018). Inequality in Digital Skills and the Adoption of Online Safety Behaviors. Information, Communication & Society,21(5), 712–728. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Dodel, M., & Mesch, G. (2018). Inequality in digital skills and the adoption of online safety behaviors. Information, Communication & Society, 21(5), 712–728. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Donner, C.M., Marcum, C.D., Jennings, W.G., Higgins, G.E., Banfield, J. (2014). Low self-control and cybercrime: Exploring the utility of the general theory of crime beyond digital piracy. Computers in Human Behavior, 34, 165–172. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. El Asam, A., & Katz, A. (2018). Vulnerable young people and their experience of online risks. Human–Computer Interaction, 33, 281–304. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Forssell, R. C. (2020) Gender and organisational position: predicting victimisation of cyberbullying behaviour in working life. The International Journal of Human Resource Managemente, 31, 2045–2064. [Google Scholar] [CrossRef]
  24. Google Trends (2024). [Link]
  25. Havers, B., Tripathi, K., Burton, A., McManus, S., & Cooper, C. (2024). Cybercrime victimisation among older adults: A probability sample survey in England and Wales. PLoS ONE, 19(12), e0314380. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Hoy, M. G., & Milne, G. (2010). Gender differences in privacy-related measures for young adult Facebook users. Journal of Interactive Advertising, 10(2), 28–45. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Hytönen, E., Trent, A., & Ruoslahti, H. (2022). Societal Impacts of Cyber Security in Academic Literature – Systematic Literature Review. Proceedings of the 21st European Conference on Cyber Warfare and Security, 21(1), 86-93. [Google Scholar] [CrossRef]
  28. Ilievski, A., & Bernik, I. (2016). Social-economic aspects of cybercrime. Innovative Issues and Approaches in Social Sciences, 9(3), 8-22. [Google Scholar] [CrossRef]
  29. Isaia, E., Oggero, N., & Sandretto, D. (2024). Is financial literacy a protection tool from online fraud in the digital era? Journal of Behavioral and Experimental Finance, 44, 100977. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. John, M. S. (2024). Cybersecurity Stats: Facts And Figures You Should Know. [Link]
  31. Khan, N. F., Ikram, N., & Saleem, S. (2023). Effects of socioeconomic and digital inequalities on cybersecurity in a developing country. Security Journal, 37, 214–244. [Google Scholar] [CrossRef]
  32. Kwon, D., Borrion, H., Wortley, R. (2024). Measuring Cybercrime in Calls for Police Service. Asian Journal of Criminology, 19, 329–351. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Lee, C. S., & Chua, Y. T. (2024). The Role of Cybersecurity Knowledge and Awareness in Cybersecurity Intention and Behavior in the United States. Crime & Delinquency, 70(9), 2250-2277. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Lee, H., & Lim, H. (2019) Awareness and Perception of Cybercrimes and Cybercriminals. International Journal of Cybersecurity Intelligence & Cybercrime, 2(1), 1-3. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Leukfeldt, E.R., & Yar, M. (2016). Applying Routine Activity Theory to Cybercrime: A Theoretical and Empirical Analysis. Deviant Behavior, 37, 263–280. [Google Scholar] [CrossRef]
  36. Luo, Q. (2024). Cybercrime as an industry: examining the organisational structure of Chinese cybercrime. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 1554. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Lusthaus, J. (2012). Trust in the world of cybercrime. Global Crime, 13(2), 71–94. [Google Scholar] [CrossRef]
  38. Lusthaus, J., Kleemans, E., Leukfeldt, R., & Holt, T. (2024).Cybercriminal networks in the UK and Beyond: Network structure, criminal cooperation and external interactions. Trends in Organized Crime,27, 364–387. [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Martineau, M., Spiridon, E., & Aiken, M. (2024). Pathways to Criminal Hacking: Connecting Lived Experiences with Theoretical Explanations. Forensic Sciences, 4(4), 647-668. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Martineau, M., Spiridon, E., Aiken, M. A (2023). Comprehensive Framework for Cyber Behavioral Analysis Based on a Systematic Review of Cyber Profiling Literature. Forensic Sciences, 3, 452–477. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Monteith, S., Bauer, M., Alda, M., Geddes, J., Whybrow, P. C., Glenn T. (2021). Increasing Cybercrime Since the Pandemic: Concerns for Psychiatry. Current Psychiatry Reports, 23(18). [Google Scholar] [CrossRef]
  42. Moubarak, H. F. A., & Afthanorhan, A. (2024). Risk assessments of virtual interactions on Saudi families. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 281. [Google Scholar] [CrossRef]
  43. Ngo, F.T., & Paternoster, R. (2011). Cybercrime victimization: An examination of individual and situational level factors. International Journal of Cyber Criminology, 5, 773. [Google Scholar]
  44. Nguyen, T., & Luong, H. T. (2021). The structure of cybercrime networks: transnational computer fraud in Vietnam. Journal of Crime and Justice, 44(4), 419–440. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Odinot, G., Verhoeven, M. A., Pool, R. L. D., & De Poot, C. J. (2017). Organised cyber-crime in the Netherlands: empirical findings and implications for law enforcement. WODC, Den Haag. Cahier 2017-1. [Google Scholar]
  46. Padyab, M., Padyab, A., Rostami, A., & Ghazinour, M. (2024). Cybercrime in Nordic countries: a scoping review on demographic, socioeconomic, and technological determinants. SN Social Sciences, 4, [Google Scholar] [CrossRef]
  47. Pandian, T., & Maraimalai, N. (2024). Understanding cybercrime’s impact on women’s physical and psychological well-being. African Journal of Reproductive Health / La Revue Africaine de La Santé Reproductive, 28(5), 103–112. [Google Scholar] [CrossRef]
  48. Patil, R.Y., Patil, Y.H., Despande, H., & Bannore, A. (2024).Proactive cyber defense through a comprehensive forensic layer for cybercrime attribution. International Journal of Information Technology, 16, 3555–3572. [Google Scholar] [CrossRef]
  49. Phillips, K., Davidson, J. C., Farr, R. R., Burkhardt, C., Caneppele, S., & Aiken, M. P. (2022). Conceptualizing Cybercrime: Definitions, Typologies and Taxonomies. Forensic Sciences, 2, 379–398. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Rao, S., Verma, A. K., & Bhatia, T. (2021). A review on social spam detection: Challenges, open issues, and future directions. Expert Systems with Applications, 186, 115742. [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Ratul, M. H. A., Mollajafari, S., & Wynn, M. (2024). Managing Digital Evidence in Cybercrime: Efforts Towards a Sustainable Blockchain-Based Solution. Sustainability, 16(24), 10885. [Google Scholar] [CrossRef]
  52. Rey-Ares, L., Fernández-López, S., & Álvarez-Espiño, M. (2024). The role of financial literacy in consumer financial fraud exposure (via email) and victimisation: evidence from Spain. International Journal of Bank Marketing, 42(6), 1388-1413. [Google Scholar] [CrossRef]
  53. Rich, M. S., & Aiken, M.P. (2024). An Interdisciplinary Approach to Enhancing Cyber Threat Prediction Utilizing Forensic Cyberpsychology and Digital Forensics. Forensic Sciences, 4, 110–151. [Google Scholar] [CrossRef]
  54. Shettar, I., Hadagali, G.S., Kaddipujar, M., Bulla, S.D., Agadi, K., Ganjihal, G.A., Hiremath, R., Dundannanavar, A., & Babu, B.R. (2024). Scientometric analysis of global cyber security research output based on Web of Science. Iberoamerican Journal of Science Measurement and Communication, 4(2), 1-15. [Google Scholar] [CrossRef]
  55. Steinmetz, K. F., Schaefer, B. P., McCarthy, A. L., Brewer, C. G., & Kurtz, D. L. (2024). Exploring Cybercrime Capabilities: Variations Among Cybercrime Investigative Units. Criminal Justice Policy Review, 35(4), 194-215. [Google Scholar] [CrossRef]
  56. Sulich, A., Rutkowska, M., Krawczyk-Jezierska, A., Jezierski, J., & Zema, T. (2021). Cybersecurity and sustainable development. Procedia Computer Science, 192, 20–28. [Google Scholar] [CrossRef]
  57. Wissink, I. B., Standaert, J.C.A., Stams, G.J.J.M., Asscher, J.J., Assink, M. (2023). Risk factors for juvenile cybercrime: A meta-analytic review. Aggression and Violent Behavior, 70, 101836. [Google Scholar] [CrossRef]
  58. World Bank (2024). World Bank Open Data [Link]
  59. Wright, D., & Kumar, R. (2023). Assessing the socio-economic impacts of cybercrime. Societal Impacts, 1(100013). [Google Scholar][CrossRef]
  60. Wright, M. F., & Wachs, S. (2020). Adolescents’ Cyber Victimization: The Influence of Technologies, Gender, and Gender Stereotype Traits. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(4), 1293. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Yigzaw, Y., Mekuriaw, A., & Amsalu, T. (2023). Analyzing physical and socio-economic factors for property crime incident in Addis Ababa, Ethiopia. Heliyon, 9(2), e13282. [Google Scholar] [CrossRef]
  62. Zhou, Y., Tiwari, M., Bernot, A., & Lin, K. (2024).Metacrime and Cybercrime: Exploring the Convergence and Divergence in Digital Criminality. Asian Journal of Criminology, 19, 419–439. [Google Scholar] [CrossRef]
  63. Zsila, Á., Urbán, R., Griffiths, M. D., & Gemetrovics, Z. (2019). Gender Differences in the Association Between Cyberbullying Victimization and Perpetration: The Role of Anger Rumination and Traditional Bullying Experiences. International Journal of Mental Health and Addiction, 17, 1252–1267. [Google Scholar] [CrossRef]

View articles in other formats

License

ccby This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Coyright

Copyright (c) 2024 The Author(s).

Published by Sumy State University

Issue

Контакти

Сумський державний університет 
вул. Харківська, 116,
м. Суми, Україна, 40007

e-mail: mmi@fem.sumdu.edu.ua

Про нас

Про видавця та засновника – Сумський державний університет

Історія журналу

Маркетинг та реклама

Follow us

LinkedIn

Twitter

 

Company 2023 © Sumy State University