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Enregistrement W1883633751 · doi:10.71781/2024

Les infractions portant atteinte à la sécurité du système informatique d’une entreprise

2011· dissertation· fr· W1883633751 sur OpenAlexaboutno aff
Ibtissem Maalaoui

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nouvelles technologies de l’information et des communications occupent aujourd’hui une place importante dans les entreprises, quelle que soit la taille ou le(s) domaine(s) d’activité de ces dernières. Elles participent de manière positive au développement de la vie économique. Elles sont toutefois à l’origine d’une nouvelle forme de criminalité qui menace la sécurité et l’intégrité des systèmes informatiques dans l’entreprise. Celle-ci est d’une ampleur difficile à évaluer, mais surtout difficile à maîtriser avec les dispositions législatives déjà en place, laissant par là même apparaître qu’une adaptation au niveau juridique est inévitable. Certains pays industrialisés ont ainsi décidé de mettre en place un cadre juridique adéquat pour garantir aux entreprises la sécurité de leurs systèmes informatiques. Notre étude va justement porter sur les dispositifs mis en place par deux systèmes juridiques différents. Forcés de prendre en compte une réalité nouvelle – qui n’existait pas nécessairement il y a plusieurs années –, la France et le Canada ont décidé de modifier respectivement leurs codes pénal et criminel en leur ajoutant des dispositions qui répriment de nouvelles infractions. À travers cet exposé, nous allons analyser les infractions qui portent atteinte à la sécurité du système informatique de l’entreprise à la lumière des outils juridiques mis en place. Nous allons mesurer leur degré d’efficacité face à la réalité informatique. En d’autres termes, il s’agit pour nous de déterminer si le droit va répondre ou non aux besoins de l’informatique.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2011
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