論文の概要: When Anti-Fraud Laws Become a Barrier to Computer Science Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02767v2
• Date: Thu, 06 Feb 2025 02:43:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 10:50:05.815906
• Title: When Anti-Fraud Laws Become a Barrier to Computer Science Research
• Title（参考訳）: 反フロイト法がコンピュータ科学研究の障害になるとき
• Authors: Madelyne Xiao, Andrew Sellars, Sarah Scheffler,
• Abstract要約: 我々は、コンピュータサイエンス研究のいくつかの領域で発生した反詐欺と偽装の問題を分析・分類する。 我々は、AIシステムの攻撃や監査、法的識別を含む研究の2つの重要な政策分野において、反詐欺法の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.819725769698229
• License:
• Abstract: Computer science research sometimes brushes with the law, from red-team exercises that probe the boundaries of authentication mechanisms, to AI research processing copyrighted material, to platform research measuring the behavior of algorithms and users. U.S.-based computer security research is no stranger to the Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) and the Digital Millennium Copyright Act (DMCA) in a relationship that is still evolving through case law, research practices, changing policies, and legislation. Amid the landscape computer scientists, lawyers, and policymakers have learned to navigate, anti-fraud laws are a surprisingly under-examined challenge for computer science research. Fraud brings separate issues that are not addressed by the methods for navigating CFAA, DMCA, and Terms of Service that are more familiar in the computer security literature. Although anti-fraud laws have been discussed to a limited extent in older research on phishing attacks, modern computer science researchers are left with little guidance when it comes to navigating issues of deception outside the context of pure laboratory research. In this paper, we analyze and taxonomize the anti-fraud and deception issues that arise in several areas of computer science research. We find that, despite the lack of attention to these issues in the legal and computer science literature, issues of misrepresented identity or false information that could implicate anti-fraud laws are actually relevant to many methodologies used in computer science research, including penetration testing, web scraping, user studies, sock puppets, social engineering, auditing AI or socio-technical systems, and attacks on artificial intelligence. We especially highlight the importance of anti-fraud laws in two research fields of great policy importance: attacking or auditing AI systems, and research involving legal identification.
• Abstract（参考訳）: コンピュータサイエンスの研究は、認証メカニズムのバウンダリを調査する赤チーム演習から、著作権のある素材を処理するAI研究、アルゴリズムとユーザの振る舞いを測定するプラットフォーム研究まで、法律を磨くこともある。 アメリカのコンピュータセキュリティ研究は、コンピュータ詐欺・虐待法(CFAA)やデジタルミレニアム著作権法(DMCA)とは、事件法、研究の慣行、政策の変更、法制化を通じて進化を続けている関係にある。 コンピューター科学者、弁護士、政策立案者が道案内を習った中、反詐欺法はコンピュータ科学研究にとって驚くほど過小評価される課題だ。 Fraudは、CFAA、DMCA、およびコンピュータセキュリティの文献に精通している用語をナビゲートする方法によって対処されない、別の問題をもたらす。 フィッシング攻撃に関する古い研究において、反詐欺法は限られた範囲で議論されてきたが、現代のコンピュータサイエンス研究者は、純粋な研究室研究の文脈外での偽装の問題をナビゲートすることに関してほとんどガイダンスが残っていない。 本稿では,コンピュータサイエンス研究のいくつかの分野において発生した反詐欺・偽装問題を分析し,分類する。 法的・コンピュータ科学文学におけるこれらの問題に注意が払われていないにもかかわらず、不正防止法に影響を及ぼす誤ったアイデンティティや偽の情報の問題が、実際にコンピュータ科学研究で使われている多くの方法論に関係していることがわかった。 特に、AIシステムの攻撃や監査、法的識別を含む研究の2つの重要な政策分野において、反詐欺法の重要性を強調します。

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