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Enregistrement W102276359

Gone 'Phishing': This Was the Summer When Consumers Were Lured to Fake Bank Websites with a View to Defrauding Them

2003· article· en· W102276359 sur OpenAlexaboutno aff
Órla O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueABA banking journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhishingCredit cardBusinessComplaintIdentity theftAdvertisingPersonally identifiable informationPopulationInternet privacyThe InternetPolitical scienceFinanceLawSociologyWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

the online equivalent of the burglar who poses as a gas company employee. It's' phishing, and it's coming to a bank near you. An attorney in the Federal Trade Commission told ABABJ he first heard of back in 1997, but he's well ahead of the general population. word can't be found on dictionary.com and the lack of response from over half a dozen financial industry consultants and lawyers contacted for this story indicates how unfamiliar the industry is with the latest twist in identity theft, which is the FTC's biggest and fastest-growing consumer complaint. Phishing involves stealing corporations' identities as a means to impersonating individuals. Bank of America appears to have been the first U.S. bank phishing target in mid-May following attacks on other online industries, foreign banks, and domestic card-issuers, such as Morgan Stanley's Discover. A rash of bank phishing incidents developed mid-August to mid-September, as two U.S., two Canadian and two U.K. banks reported occurrences. Phishing, derived from fishing for typically involves criminals posing online as corporations requesting customer information. Legitimate-looking spare e-mail often directs consumers to websites, replete with official company logos, artwork, etc., that request personal information. If details including Social Security and bank account numbers are provided the identity thief can draw on the unwitting consumer's credit. Two other little publicized types of institutional impersonation also surfaced since summer. Mid-September, the FTC alerted the public to fake invites to get their credit report free--after providing information that extends even to their bank-card PINs. Late July the FDIC warned that 50 U.S. community banks had been affected by fake newspaper ads, taken in their name, ostensibly to offer loans. not known how many unwitting consumers sent the required cash fee or information, including faxed copies of their driver's license. Those cons were operating out of Canada. Banks subjected to phishing have also discovered themselves to be dealing with international crime rings. Three U.S. banks have gone public about their phishing experiences, but some unlikely reports suggest almost a dozen have been affected. public nature of phishing makes it a high profile, if actually little used means of identity theft, notes Derails Behrman, an analyst with International Data Corp. Behrman sees phishing as a difficult way to steal identities, especially in the U.S. where ubiquitous personal information online makes it easy to open an account in another's name. Edward Schreiber, chief risk officer, of Banknorth Group Inc., the only bank target that agreed to an interview, reckons phishing may be mushrooming among banks now because, It's easier than a phone scam--a popular wav to trick customers out of information a few years ago. The Internet reaches a mass audience very quickly, he adds. Better, if all goes well, the phishing victim does the thief's work by typing in most sensitive details to his cache! Others say bank systems are so fortified it's easier to elicit the customer's unwitting co-operation than to try and hack in. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,015

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
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