Gerrymandering the National Security Narrative: A Case Study of the Canadian Security Intelligence Service’s Handling of its Bulk Metadata Exploitation Program
Notice bibliographique
Résumé
In November of 2016, the Federal Court of Canada published a scathing ruling pertaining to some of the Canadian Security Intelligence Service’s (CSIS) big data surveillance activities. Among other charges of wrongdoing, the ruling accused the agency of not having been forthcoming with the Court about the existence of its “Operational Data Analysis Center” (ODAC), an advanced analytics bulk metadata exploitation program that had been operational since 2006. The ruling also revealed that a significant portion of the metadata collected by CSIS should not have been retained in ODAC, a practice that the ruling declared illegal. Drawing from the ruling, a series of classified CSIS documents obtained via requests made under the Access to Information Act, various public reports from both CSIS and the Security Intelligence Review Committee, as well as a Senate Committee hearing transcript, this article examines CSIS’s conduct, justifications, and statements relating to its bulk metadata retention activities spanning from the year of ODAC’s inception in 2006 to the publication of the ODAC ruling in 2016. The paper demonstrates how CSIS engaged in various forms of secrecy and how it successfully constructed and disseminated its own big data related language to effectively “gerrymander” the national security narrative, thereby ultimately ensuring its tight control over the knowledge that the Court would have of big data surveillance and CSIS’s engagement with it. This would enable the Service to keep its metadata exploitation program out of sight and operational for ten years until the Court ended up declaring a significant portion of ODAC illegal in 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».