The areas of cybercrime prevention and improvement of legal regulation of human rights protection in cyberspace
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted at identifying the main problems of human rights protection in cyberspace and developing modern and effective ways to improve legal regulation, increase the level of protection of users on the Internet and strengthen public confidence in the digital environment. The author analyzes and proposes ways to prevent cybercrime, one of the most serious problems of modern cyberspace, especially in the context of constant cyberattacks. Particular attention is paid to the analysis of current threats and problems related to human rights violations in cyberspace in the context of constant cyberattacks, which have significantly intensified after the full-scale invasion of russia. First of all, the authors analyzed the main national andinternationallegal acts regulating the protection of human rights in cyberspace. It is found that the existing legal framework governing Ukraine is somewhat irrelevant in the current environment, as it does not fully cover new threats arising from the development of information technologies. Motivated proposals were made to amend the current national legislation of Ukraine to improve the mechanisms for protecting human rights in cyberspace. The authors also raised the issue of personal data protection, in particular, analyzed the concept of the «right to be forgotten», which is particularly relevant in the context of the rapid dissemination of information on the Internet. The problems of protecting children’s rights in cyberspace, including such phenomena as cyberbullying, grooming and excessive exposure to violent content, are separately considered. The article emphasizes the importance of introducing special protection measures for children, in particular, by strengthening control over access to dangerous web resources, as well as intensifying efforts to raise awareness of parents and educators about threats in the digital space. The authors also analyzed measures of legal liability for cyberbullying in the United States and Canada. In addition, the article regulates in detail and substantiates the feasibility of developing a Strategy for Information Security of Children in Cyberspace and a Strategy for Digital Citizenship. The authors emphasize the need to introduce the institution of property liability for cyberbullying in Ukraine. The article concludes that a comprehensive approach to improving the legal regulation of cyberspace is needed.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».