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Enregistrement W290908007

Identity Crime: The Need for an Appropriate Government Strategy

2008· article· en· W290908007 sur OpenAlexaboutno aff
Rodger Jamieson, Lesley Pek Wee Land, Greg Stephens, Donald Winchester

Notice bibliographique

RevueForum on public policy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberspaceIdentity theftBusinessCybercrimeGovernment (linguistics)The InternetInternet privacy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Introduction This paper investigates essential components for a robust strategy to combat in cyberspace for governments. term 'cyberspace' was coined by William Gibson in his 1984 novel Neuromancer. Our scope defines cyberspace the Internet; an online or digital world including more recent inter-connective innovations like mobile devices such phones and personal digital assistants. Cyberspace is a channel enabler and facilitator of crime. It is liked by perpetrators due to the anonymity of the transaction process. scope of ID fraud is not just limited to cyberspace; it includes offline creation of identities. Identity is a serious problem in the world today costing individuals, organisations and governments millions of dollars in losses, and expenditure on prevention, control, detection, and prosecution. Set out below is a summary of a number of studies that have attempted to determine costs (amounts in billions in stated currency). * United States of America (US): According to the Federal Trade Commission, theft cost American consumers US$5 and businesses US$48 last year, in (llett 2006) versus surveyed losses in the United States of America of US$56.6 in 2005 and falling to US$51 in 2006 and $45 in 2007 measured by Javelin Strategy & Research (2006, 4; 2007, 5; 2008, 2); * United Kingdom (UK): The reported annual cost of fraud has reached -1.72 billion up from [pounds sterling]1.3 in 2004 (UK Home Office 2006); * Canada: Annual cost was Canadian $2.5 to Canadian consumers and businesses, and the total annual cost to the Canadian economy was estimated at Canadian $5 billion (Brown and Kourakos 2003); * Australia: cost of fraud in Australia was estimated to be $1.1 a year with an estimation error of Australian $130 million in 2001-2002 (Cuganesan and Lacey 2003); and the * Global cost of in all its forms: US$221 by the end of 2003 (Aberdeen Advisory Group, May 2003) and estimate high US$2 trillion by December 2005? (The Fraud Advisory Panel 2003). With organisations being targeted by fraud perpetrators and incurring huge losses we also argue for implementation of an enterprise model. 'Identity' has three main attributes--biometric (physiological and behavioural characteristics), attributed, and biographical. In transacting with other entities in cyberspace we often use personal identifying information, such as, passwords, key tokens or personal identification numbers (PINs). Personal identifying information (PII) permits the authenticity or identifiability of an individual being verified. Verification is based on a prior exchange of details (identity) and questions plus their answers (unique to the individual) between parties. Identity attributes and personal identifying information within the scope of this paper are both critical information (documentation or data) enablers and facilitators of crimes. Identity crime, refers to offences in which a perpetrator uses a false in order to facilitate the commission of a crime (Australasian Centre for Policing Research 2006). Identity fraud, refers to the gaining of money, goods, services or other benefits through the use of a false identity (Australasian Centre for Policing Research 2006). Identity fraud events are preceded by theft and deception acts, where another's 'identity' is used and the perpetrator seeks anonymity to commit a crime. Identity theft is generally defined as the misappropriation of the (such the name, date of birth, current address or previous addresses) of another person, without their knowledge or consent. These attributes (proof of identity) are then used to obtain goods and services in that person's name (Credit Industry Fraud Avoidance System (CIFAS) 2007). …

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0110,042
Communication savante0,0290,027
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0250,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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