Edward Snowden disclosures turn the fears of surveillance into reality: the impact and transformation in information security
Notice bibliographique
Résumé
More than two years passed since the biggest event on information security and privacy which is the disclosure of very sensitive documents on the National Security Agency in United States. Those disclosures had a lot of resonance and impact in term of discussions between people who supported the act and others who consider it as crime and breach of trust. The fact, is that the impact was huge not only regarding information technology but it has been extended to economy and politics. This paper provide a holistic view and analyse of the current situation of information technology security and privacy especially with the lack and limited researches that have been done to study the transformation in information security strategies, policies and law after Edward Snowden disclosures and how those transformation had affect the technology, business and politics in various countries. This paper describes in detail and explain how the disclosures done by Edward Snowden has happen, What is the most dangerous programs used by NSA to violate people privacy, The reaction of different countries such as USA and Canada toward this revelations and the change and transformation in policies, strategies and law regarding information security and privacy. Furthermore, how this revelations gave affect the relationship and make it more complicated between China and USA. In addition, many countries focus in developing law to protect their citizens’ privacy and security from any foreign surveillance. Moreover, how this revelations has been a lessons to NSA to strengthen its inside protection, lessons to companies to not trust to any internet company to store their business data and how to improve their security systems.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».