The Impact of Encryption Technologies on Criminal Investigations in Canada: A Balanced Approach to the 'Going Dark' Problem in Light of Self-Incrimination and Privacy Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Encryption, a method of concealing information from unwanted eyes, has recently become more prevalent in society, following revelations of massive surveillance conducted by governments and the increasing number of attacks on companies holding their customers’ digitized information. Encryption mechanisms have become more sophisticated and widely used by citizens who wish to keep their personal information private and secure. Conversely, criminals have also been using strong encryption mechanisms to hide their wrongdoing, which has made it harder for law enforcement officials to access evidence. This “going dark” phenomenon has impacted both the seizure of “data at rest” (i.e., data that is saved on a device) and the access to “data in transit” (i.e., communication data that is still being transmitted over a network). By examining the technological underpinning of encryption technology and its beneficial impacts on society, this thesis proposes an analytical framework that would allow law enforcement to compel suspects to decrypt their data or devices in specific situations and under strict conditions. This framework is crafted to reflect the unique Canadian experience with the self-incrimination and to harmonize this principle with the protection against unreasonable search and seizure, both found within the Canadian Charter of Rights and Freedoms. Inspiration is drawn from comparable legal systems found within Australia, the United States, and the United Kingdom, while transnational and international considerations are also examined due to the inherent borderless nature of the internet. Essentially, this thesis submits that alternatives to compelled decryption by suspects should be favoured to address the “going dark” problem and that strong encryption should remain available to the public. It is submitted that Parliament should create a strict framework applicable to compelled decryption which would allow law enforcement access to “data at rest” in its decrypted form, when no other alternative exists. It is also submitted that resorting to “lawful hacking” as a method of circumventing encryption applied to “data in transit” should be examined and regulated by Parliament.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».