Law Enforcement Access to Encrypted Data: Legislative Responses and the Charter
Notice bibliographique
Résumé
In our digital age, encryption represents both a tremendous social benefit and a significant threat to public safety. While it provides the confidence and trust essential for digital communications and transactions, wrongdoers can also use it to shield incriminating evidence from law enforcement, potentially in perpetuity. There are two main legal reforms that have been proposed to address this conundrum: requiring encryption providers to give police “exceptional access” to decrypted data, and empowering police to compel individuals decrypt their own data. This article evaluates each of these alternatives in the context of policy and constitutional law. We conclude that exceptional access, though very likely constitutional, creates too great a risk of data insecurity to justify its benefits to law enforcement and public safety. Compelled decryption, in contrast, would provide at least a partial solution without unduly compromising data security. And while it would inevitably attract constitutional scrutiny, it could be readily designed to comply with the Charter. By requiring warrants to compel users to decrypt and giving evidentiary immunity to the act of decryption, our proposal would prevent inquisitorial fishing expeditions yet allow the decrypted information itself to be used for investigative and prosecutorial purposes.
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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 | 0,075 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,034 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».