The supervision of research projects entailing computer risks within an academic context: the case of École Polytechnique de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
— Information systems security aims to protect information assets, including data, computer systems and computing services, in terms of confidentiality, integrity and availability. The increasing use of information systems in society has led to growing concerns about the security of such systems in recent years. As a result, Ecole Polytechnique de Montreal has encouraged continued research efforts in this field for many years. The institution nevertheless also recognized the risks that this type of research might entail, particularly those research projects pertaining to the study of malicious computer programs (e.g. viruses), the study of vulnerabilities and the study of tools and methods used by malicious actors targeting information assets, or the use of data collected to support research efforts related to the use of actual computer systems. In early 2009, Ecole Polytechnique de Montreal implemented a procedure aimed at supervising the conduct of such research projects. This procedure, the first of its kind within a university context in Canada, aims to provide guidelines for the conduct of research projects which could either i) stop or damage the institution’s computer infrastructure, that of its partners or any other entity/individual; ii) damage the institution’s information assets, those of its partners or any other entity/individual; iii) incur financial losses to the institution, one its partners or any other entity/individual; iv) affect the availability, the integrity or the confidentiality of the institution’s data, that of its students, collaborators or any other entity/individual; v) be harmful to the reputation of the institution or that of one of its collaborators. This paper presents the objectives of this procedure, its underlying principles and the chosen approach to supervise the conduct of such research projects.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».