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Enregistrement W366855202

Securing Mobile Technology & Financial Transactions in the United States

2012· article· en· W366855202 sur OpenAlexaboutno aff
Eleanor Lumsden

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessInternet privacyMobile phoneFinancial servicesWork (physics)Mobile technologyConsumer privacyComputer securityFinancial transactionInformation privacyFinanceTelecommunicationsMobile computingComputer scienceEngineeringDatabase transaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the paradoxes of modern life is the conflict between convenience and security. Advances in technology simultaneously usher in progress and pain. The development of mobile and smartphone technology will have a significant positive impact on financial transactions and the average consumer’s access to financial services. Nevertheless, there are several reasons to secure mobile technology and financial transactions in the United States. First, cell phones increase the risk to personal security and most U.S. wireless carriers are using outdated encryption technology. Second, many cell phone users are more concerned with convenience—caring more about the availability and functionality of smartphone applications—than with potential security threats. This will change as more consumers use their phones for financial transactions. Third, evidence from other developed countries, including Canada and several nations in Europe, has shown that it is possible to provide additional security protections for consumers. Americans rely on their smartphones to transmit financial data about themselves, their work places and families. While some privacy laws have been interpreted to cover the unique threats posed by mobile technology, most do not, and security and privacy issues in regards to mobile banking have been largely unheralded. This Article identifies existing privacy laws and security regulations that have been applied to mobile technologies by federal and state governments, by courts, and by various regulatory agencies. The Article then analyzes the shortcomings of the current regulatory framework in the United States. After examining several policy recommendations, as well as current standards in the telecommunications industry, the Article concludes with several suggestions for mitigating the risks posed by emerging mobile technology. Without entirely upending the current system, U.S. laws can be expanded and streamlined to address future challenges.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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