Les infractions portant atteinte à la sécurité du système informatique dâune entreprise
Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles technologies de l’information et des communications\noccupent aujourd’hui une place importante dans les entreprises, quelle que soit la\ntaille ou le(s) domaine(s) d’activité de ces dernières. Elles participent de manière\npositive au développement de la vie économique. Elles sont toutefois à l’origine\nd’une nouvelle forme de criminalité qui menace la sécurité et l’intégrité des\nsystèmes informatiques dans l’entreprise. Celle-ci est d’une ampleur difficile à\névaluer, mais surtout difficile à maîtriser avec les dispositions législatives déjà en\nplace, laissant par là même apparaître qu’une adaptation au niveau juridique est\ninévitable. Certains pays industrialisés ont ainsi décidé de mettre en place un cadre\njuridique adéquat pour garantir aux entreprises la sécurité de leurs systèmes\ninformatiques. Notre étude va justement porter sur les dispositifs mis en place par\ndeux systèmes juridiques différents. Forcés de prendre en compte une réalité\nnouvelle – qui n’existait pas nécessairement il y a plusieurs années –, la France et le\nCanada ont décidé de modifier respectivement leurs codes pénal et criminel en leur\najoutant des dispositions qui répriment de nouvelles infractions.\nÀ travers cet exposé, nous allons analyser les infractions qui portent atteinte\nà la sécurité du système informatique de l’entreprise à la lumière des outils\njuridiques mis en place. Nous allons mesurer leur degré d’efficacité face à la réalité\ninformatique. En d’autres termes, il s’agit pour nous de déterminer si le droit va\nrépondre ou non aux besoins de l’informatique.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.027 |
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".