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Enregistrement W2776599247 · doi:10.1080/17440572.2017.1411807

Cybercrime is whose responsibility? A case study of an online behaviour system in crime

2017· article· en· W2776599247 sur OpenAlexafffund
Masarah Paquet-Clouston, David Décary-Hêtu, Olivier Bilodeau

Notice bibliographique

RevueGlobal Crime · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCybercrimeExploitBotnetEnforcementThe InternetLaw enforcementBusinessOrganised crimeInternet privacySocial mediaComputer securityCriminologyPolitical scienceLawComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on Sutherland’s theory of behaviour systems in crime, this study investigates social media fraud (SMF) facilitated by botnets to understand the onset and maturation of this new online offending behaviour. We find legitimate actors in the system – Internet of Things manufacturers, online social networks, hosting companies and law enforcement agencies – share a way of life that prioritises private gains and avoids implicit responsibility for security. They arrive at a Nash equilibrium that provides a weak and disorganised social response to crime. SMF providers, on the other hand, are cleverly organised and exploit weaknesses in security, adapting to change and developing working relationship with those who benefit from their activities and share their lenient behaviour towards fraudulent activities. We conclude that the rise in cybercrime is a result of the behaviours of all actors in the system, not just those who offend.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0170,009
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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