論文の概要: R v F (2025): Addressing the Defence of Hacking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03764v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 10:14:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.239365
• Title: R v F (2025): Addressing the Defence of Hacking
• Title（参考訳）: R v F (2025): ハッキングの防衛について
• Authors: Junade Ali,
• Abstract要約: コンピュータ事件では「トロイの木馬防衛」や「SODDI防衛」が一般的であり、刑事司法制度に携わる人々にとっては課題である。 このケーススタディは、被告がこの防衛を主張するR v Fの事例に続き、著者は警察の捜査員と協力して、防衛のメリットを調査した。 この種の最初のケーススタディとして、デジタル法医学研究者に実践的な教訓と技法を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The defence of hacking (sometimes referred to as the "Trojan Horse Defence" or the "SODDI Defence", Some Other Dude Did It Defence) is prevalent in computer cases and a challenge for those working in the criminal justice system. Historical reviews of cases have demonstrated the defence operating to varying levels of success. However, there remains an absence in academic literature of case studies of how digital forensics investigators can address this defence, to assist courts in acquitting the innocent and convicting the guilty. This case study follows the case of R v F where a defendant asserted this defence and the author worked alongside a police investigator to investigate the merits of the defence and bring empirical evidence before the jury. As the first case study of its kind, it presents practical lessons and techniques for digital forensic investigators.
• Abstract（参考訳）: ハッキングの防衛(しばしば「トロイの木馬防衛」または「SODDI防衛」とも呼ばれる)は、コンピュータ事件や刑事司法システムで働く人々にとっての挑戦である。 事件の歴史的レビューでは、防衛活動は様々なレベルの成功を証明している。 しかし、デジタル法医学調査員がこの弁護にどう対処できるかのケーススタディに関する学術文献には、無実の罪を犯し、有罪を犯すのを裁判所に支援するためのケーススタディが残っていない。 このケーススタディは、被告がこの弁護を主張するR v Fの事例に続き、著者は警察の捜査員と共に弁護のメリットを調査し、陪審の前で経験的な証拠を提出した。 この種の最初のケーススタディとして、デジタル法医学研究者に実践的な教訓と技法を提示する。

関連論文リスト

• A Critical Evaluation of Defenses against Prompt Injection Attacks [95.81023801370073]
  大型言語モデル (LLM) はインジェクション攻撃に弱い。 いくつかの防衛策が提案され、しばしばこれらの攻撃をうまく緩和すると主張した。 既存の研究は、これらの防衛を評価するための原則的なアプローチを欠いていると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T19:39:56Z)
• PILOT: Legal Case Outcome Prediction with Case Law [43.680862577060765]
  判例法を用いて判例結果の予測を行う際の2つのユニークな課題を同定する。 第一に、意思決定において裁判官の基本的な証拠となる関連する前例を特定することが重要である。 第二に、初期の事例は異なる法的文脈に従う可能性があるため、時間とともに法原則の進化を考慮する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T21:18:05Z)
• Randomness in ML Defenses Helps Persistent Attackers and Hinders Evaluators [49.52538232104449]
  堅牢なMLディフェンスを設計することがますます重要になっている。 近年の研究では、当初最先端の攻撃に抵抗する多くの防衛は、適応的な敵によって破壊される可能性があることが判明している。 我々は、防御設計をシンプルにし、ホワイトボックスの防御は可能な限りランダム性を損なうべきだと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T01:33:31Z)
• Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses: A Case Study in Speech Recognition [56.69875958980474]
  この研究は、学習したシステムを守るためのアプローチと、異なるサブ人口間でのセキュリティ防衛がパフォーマンス上の不平等をもたらす方法を検討する。 提案された多くの手法は、虚偽の拒絶やロバストネストレーニングの不平等といった直接的な害を引き起こす可能性がある。 本稿では, ランダム化スムースメントとニューラルリジェクションの2つの防御法の比較を行い, マイノリティ集団のサンプリング機構により, ランダム化スムースメントがより公平であることを見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T16:19:26Z)
• Profiling the Cybercriminal: A Systematic Review of Research [2.66512000865131]
  サイバー犯罪者のプロファイリングに関する一般的な定義がない。 サイバー犯罪の主なタイプの1つはハッカーだ。 この記事では、その分野の最新の特徴化について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T19:56:55Z)
• What About the Precedent: An Information-Theoretic Analysis of Common Law [64.49276556192073]
  一般的な法律では、新しい事件の結果は、既存の法令ではなく、前例によって決定されることが多い。 私たちは、2つの長年にわたる法学的な見解を比較することで、この問題に最初に取り組みました。 前例の主張は事件の結果と0.38ナットの情報を共有しているのに対し、前例の事実は0.18ナットの情報しか共有していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-25T11:20:09Z)
• Game-Theoretic and Machine Learning-based Approaches for Defensive Deception: A Survey [13.624968742674143]
  本稿では,ゲーム理論と機械学習を中心とした防御的デセプション研究に焦点を当てる。 これは、現在の防衛詐欺研究の大きなギャップに取り組むためにいくつかの研究方向の概要で閉じます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-21T21:55:43Z)
• Advocating for Multiple Defense Strategies against Adversarial Examples [66.90877224665168]
  ニューラルネットワークを$ell_infty$敵の例から保護するために設計された防御機構が、性能の低下を実証的に観察されている。 本稿では,この観測を検証した幾何学的解析を行う。 そこで本研究では,この現象の実際的影響を説明するための実証的な知見を多数提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T14:42:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。