Building New Haystacks: Information Retention and Data Exploitation by the Canadian Security Intelligence Service
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the technical topic of CSIS’s modern data acquisition, retention and exploitation, a matter not canvassed in the existing legal literature. As part of a special collection on the National Security Act (NSA 2017), it focuses on the policy and legal context driving the NSA 2017 amendments, relying on primary materials to memorialize this background. The paper examines how CSIS has been pulled in divergent directions by its governing law, and sometimes a strained construal of those legal standards, toward controversial information retention practices. It argues that the tempered standards on acquisition, retention and exploitation of non-threat related information created by the NSA 2017 respond to civil liberties objections. The introduction of the “dataset” regime in the NSA 2017 may finally establish an equilibrium between too aggressive an information destruction standard that imperils due process and too constraining an information retention system that undermines CSIS’s legitimate intelligence functions. The article flags, however, areas of doubt, the resolution of which will have important implications for the constitutionality and legitimacy of the new system.
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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 | 0,027 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,041 |
| Communication savante | 0,025 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».