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This study shows improved identification and profiling of attacks is possible in low-resource settings and presents several approaches to quantify their impact. It also highlights challenges conducting analysis with significant limitations in data quality and availability. Findings reinforce the urgent need for systematic data collection, real-time monitoring, tailored, context-specific mitigation strategies, and support to local actors who maintain services when external support is limited. Future research should build on these findings to provide more effective protection, mitigation, and recovery strategies for healthcare systems in conflict zones.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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