A Survey of Ethical Agreements in Information Security Courses
Notice bibliographique
Résumé
Existing ethical agreements, as applicable in the teaching of information security courses, typically spell out rules on what students should and should not do. The main problem is that the question of what students should or should not do is not a settled issue, because personal stances on questions of morality and ethics fundamentally influence the ethical recommendations that teachers present to their students. In light of the growing level of malice in the computing domain, experts have highlighted the importance of information security ethics by debating the need for a standard code of ethics for information security. Arguably, differences in ethical stance, with the effect of divergent ethical agreements, will not efficiently serve the purpose of effective universal application of ethics in the field of information security education. Examining current ethical policies in information security courses can provide insight about the prevailing ethics within the information security community. Moreover, understanding what the prevailing philosophies on ethics are within the community, in terms of how they actually diverge or converge, will present a good projection of how a standard policy on ethics may be feasibly applicable in a future regulatory environment. This way, we may be able to forecast the nature of ethical norms that future professionals will accept or allow to be imposed on them. Therefore, in our survey, we analyze ethical agreements on information security courses to identify the nature of existing agreements. We determine the commonalities of these agreements and derive an ethical policy prototype that includes the common elements of 329 ethical policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».