Bibliographic record
Abstract
Les botnets, ou réseaux d’ordinateurs compromis par des pirates informatiques, représentent à l’heure actuelle la menace criminelle la plus sérieuse, servant de support à la fraude bancaire, aux attaques distribuées par déni de service (DDoS), ou encore à la fraude au clic. Au cours des dernières années, deux approches distinctes ont été privilégiées pour combattre ces botnets : d’une part, les services de police ont procédé à l’arrestation fortement médiatisée de quelques pirates de haut vol et au démantèlement de leurs infrastructures de commandement et de contrôle. D’autre part, dans certains pays, et notamment au Japon, en Corée du Sud, en Australie, mais aussi en Hollande ou en Allemagne, les gouvernements ont favorisé l’émergence de partenariats public-privé impliquant des fournisseurs d’accès et des entreprises de sécurité informatique. Dans une démarche régulatoire, ces initiatives visent à identifier les ordinateurs infectés, à notifier leurs propriétaires et à aider ces derniers à nettoyer leur machine. Cet article a donc pour objectif de comparer les deux approches (judiciarisation vs régulation), en essayant notamment d’évaluer les effets produits par chacune d’elles sur le niveau général de sécurité de l’écosystème numérique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".