Nouvelles technologies et crime désorganisé : incursion au cœur d’un réseau de pirates informatiques
Notice bibliographique
Résumé
Les « exploits » de pirates informatiques ayant réussi à s’introduire dans les systèmes d’information, soi-disant sécurisés, de services gouvernementaux ou d’entreprises font presque quotidiennement la une des journaux et des sites Web spécialisés, sans que l’on n’en sache sur les auteurs de ces intrusions. En rupture avec les discours catastrophistes, Benoit Dupont, titulaire de la chaire Sécurité et technologie de l’Université de Montréal, propose de comprendre de l’intérieur les relations nouées dans un réseau de hackers arrêtés en 2007, et notamment deux variables influant sur la performance de ce réseau criminel : les compétences et la confiance. L’auteur parvient à la conclusion que le manque de confiance entre les membres d’un réseau et la nature des compétences sociétales et de monétisation sont pour beaucoup dans le caractère éphémère des réseaux de piratage et leur vulnérabilité aux activités perturbatrices menées par les services de police. Une avancée majeure pour comprendre le fonctionnement des réseaux cybercriminels, leurs failles et donc mieux engager la lutte contre eux.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».