The FTC, the Unfairness Doctrine, and Privacy by Design: New Legal Frontiers in Cybersecurity
Notice bibliographique
Résumé
more than a year later, in August 2013, the Commission brought an administrative action against LabMD, Inc., a small, little-known medical testing company in Atlanta, Georgia, alleging violations of the Act in connection with alleged security breaches in 2008 and 2012.3 Although the FTC complaints in the two actions appeared similar, following a format used consistently by the FTC in data breach actions, 4 the two cases were remarkably different.Perhaps most importantly, Wyndham is a Fortune 500 company which brought in upwards of $5 billion in revenue in 2015, and owns more than 55 hospitality brands, whereas LabMD had approximately 20 employees at the time it was sued.5 The breaches which inspired the FTC to sue, as well as the alleged security failures, were quite different in the two cases as well.The case against Wyndham centered on three different breaches over a period of two years, compromising "more than 619,000 payment card account numbers," which were posted to a domain registered in Russia.6 The breaches, according to the FTC, cost consumers "more than $10.6 million in fraud loss." 7 Wyndham's alleged failings were specific and egregious: according to the FTC, the company failed to use adequate firewalls, allowed payment card information to be stored in readable text, did not employ common user ID and password procedures, and two separate times failed to correct errors after major breaches.8 By contrast, although the FTC alleged broad failures by LabMD to implement and maintain a comprehensive security program, the company's purported wrongdoing centered on the decision of a single employee to install P2P file sharing software on a company computer.9 A file containing the personal information of LabMD customers was leaked through the 1. 15 U.S.C. § § 41-58 (2012).Pardau PP v3 (Do Not Delete) 4/6/2017 12:20 PM
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,071 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».