FBI v. Apple and beyond: Encryption in the Canadian Law of Digital Search and Seizure
Notice bibliographique
Résumé
The stakes have never been higher in the arms race among tech companies, hackers and law enforcement. Tech companies are continually developing measures to enhance the digital security of their users. Hackers and law enforcement agencies, while working toward very different objectives, are themselves developing new techniques to circumvent this encryption in order to access the treasure trove of information contained in digital devices and communications services. In the USA, the fight between the FBI and Apple over the encryption of iPhones has become a flashpoint for this controversy. Tim Cook, the CEO of Apple Inc., has attracted headlines with his highly publicised challenge to court orders obtained by the FBI compelling Apple to assist in unlocking iPhones. This paper examines the implications of the FBI v. Apple dispute in the Canadian context. The authors set out the legal and policy context of the FBI v. Apple debate before exploring the legal dimensions of encryption in Canada. The authors show that the state of Canadian law is unsatisfactory. Clearer safeguards are needed to protect third parties from unduly burdensome law enforcement requests and to protect the privacy of the end users of digital devices and services.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».