Çalışmanın amacı, G7 ülkelerinin 2020 Küresel Siber Güvenlik Endeksi (GCSI) bileşen değerleri üzerinden siber güvenlik performanslarını ENTROPİ tabanlı MABAC yöntemi ile ölçmek ve GCSI’nın ENTROPİ tabanlı MABAC yöntemi ile açıklanabileceğini göstermektir. Bulgulara göre, ülkelerin siber güvenlik performans değerleri ABD, İngiltere, Almanya, Fransa, Kanada, Japonya ve İtalya olarak sıralanmıştır. Araştırmada, ABD ve İngiltere’nin siber güvenlik performanslarının fazla olması açısından diğer ülkeler ile belirgin farklılıklar olduğu tespit edilmiştir. Dolayısıyla ülkelerin siber güvenlik konusunda uyum içinde olmaları için Almanya, Fransa, Kanada, Japonya ve İtalya’nın siber güvenlik performanslarını artırmaları gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Ülkelerin GCSI ile bazı ENTROPİ tabanlı çok kriterli karar verme yöntemleri (ÇKKV) (ARAS, BTA, COPRAS, EDAS, ROV, WASPAS, TOPSIS, Gri İlişkisel Analiz) ile tespit edilen siber güvenlik performans değerleri arasındaki ilişkiler ölçülmüştür. Sonuçlara göre, ülkelerin GCSI değerleri, en fazla ENTROPİ tabanlı MABAC yöntemi ile ölçülen değerler ile ilişki içinde olduğu belirlenmiştir. Buna göre, GCSI’nın söz konusu ÇKKV yöntemleri içinde en fazla ENTROPİ tabanlı MABAC yöntemi ile açıklanabileceği bulgusuna ulaşılmıştır.
The aim of the study is to measure the cyber security performances of G7 countries over the 2020 Global Cyber Security Index (GCSI) component values with the ENTROPY-based MABAC method and to show that GCSI can be explained with the ENTROPY-based MABAC method. According to the findings, the cyber security performance values of the countries are listed as USA, England, Germany, France, Canada, Japan and Italy. In the research, it has been determined that there are significant differences with other countries in terms of the high cyber security performance of the USA and the UK. Therefore, it has been concluded that Germany, France, Canada, Japan and Italy should increase their cyber security performances in order for countries to be in harmony on cyber security. The relationships between the countries' GCSI and some ENTROPI-based multi-criteria decision-making methods (ÇKKV) (ARAS, BTA, COPRAS, EDAS, ROV, WASPAS, TOPSIS, Gray Relational Analysis) were measured. According to the results, it was determined that the GCSI values of the countries were most correlated with the values measured by the ENTROPY-based MABAC method. Accordingly, it has been found that GCSI can be explained the most by the ENTROPI-based MABAC method among the mentioned MCDM methods
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | May 9, 2022 |
Submission Date | July 27, 2021 |
Published in Issue | Year 2022 |
Bu dergi creative commons Atıf-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası lisansı ile lisanslanmıştır.