20.500.12556/ReVIS-14245 Quantifying the impact of cyberattacks on global trade networks: a network analysis approach doctoral dissertation Kvantificiranje vpliva kibernetskih napadov na globalna trgovinska omrežja: pristop omrežne analize doktorska disertacija This dissertation examines the reciprocal relationship between cyberattacks and global trade networks. Directed weighted networks constructed from bilateral trade data (2010–2020) are linked to country-level cyber incident records. Logistic and negative binomial models show that structurally accessible countries face significantly higher cyberattack probabilities (OR = 5.33, p < 0.001) and intensities (IRR = 5.78, p = 0.016). Difference-in-differences, event-study, and spillover analyses find no measurable change in network centrality following attacks (treatment effects < 0.07 SD; spillover coefficients < 0.004, p > 0.38). The central finding is a structural asymmetry: harmonic in-closeness centrality predicts cyber risk, yet the network remains unchanged by the attacks it attracts. Robustness analysis across four trade datasets (Spearman ρ > 0.95) confirms these conclusions are invariant to data source selection. Disertacija preučuje vzajemno razmerje med kibernetskimi napadi in globalnimi trgovinskimi omrežji. Usmerjena utežena omrežja, sestavljena iz dvostranskih trgovinskih podatkov (2010–2020), so povezana z evidencami kibernetskih incidentov na ravni držav. Modeli logistične in negativne binomske regresije kažejo, da se strukturno dostopnejše države spoprijemajo z bistveno višjo verjetnostjo kibernetskih napadov (RO = 5,33; p < 0,001) in njihovo intenzivnostjo (RSI = 5,78; p = 0,016). Analize razlik v razlikah, študije dogodkov in analize prelivanja ne ugotavljajo merljivih sprememb v centralnosti omrežja po napadih (učinki obravnave < 0,07 SD; koeficienti prelivanja < 0,004; p > 0,38). Osrednja ugotovitev je strukturna asimetrija: harmonična centralnost bližine napoveduje kibernetsko tveganje, vendar omrežje ostaja strukturno nespremenjeno, in to kljub napadom, ki jih privlačijo. Analiza robustnosti na štirih trgovinskih zbirkah podatkov (Spearmanov ρ > 0,95) potrjuje, da zaključki niso odvisni od izbire podatkovnega vira. global trade networks cyberattack risk network centrality structural exposure systemic resilience network analysis cybersecurity globalna trgovinska omrežja tveganje kibernetskih napadov centralnost omreža strukturna izpostavljenost sistemska odpornost omrežna analiza kibernetska varnost true true false Z. Morić Angleški jezik Slovenski jezik Doktorsko delo/naloga 2026-07-14 12:21:05 2026-07-14 12:21:05 2026-07-15 03:18:04 0000-00-00 00:00:00 2026 0 Novo mesto 2026 Novo mesto Na ov.: Doctoral dissertation; XXV, 218 str. 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.056:339.5:519.17(043.2) 284694019 DR_Moric_Zlatan_2026.pdf DR_Moric_Zlatan_2026.pdf 1 7664C573F3E8E2F0E91AF224730FA979 5027662bffdc9ada671e82d480d97e9ba06c242717119db3f3aa0ddbcbe4a2d6 22d4d621-7f6e-11f1-b063-001a4af901a5 https://revis.openscience.si/Dokument.php?lang=slv&id=17274 Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu 0 0 0