An empirical investigation of the prevalence of spyware in internet shareware and freeware distributions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Spyware is a controversial software technology that allows the surreptitious collection of personal information from computers linked to the internet. The purpose of this study was to determine the prevalence of spyware in internet shareware and freeware and to investigate the personal information collected. Design/methodology/approach The methodology was a two‐phase, multi‐case study. The first phase determined that five of the 50 most popular pieces of Windows®‐based freeware and shareware available to internet users from CNETDownload.com were suspected of containing spyware: these were included as data sources for phase two. The purpose of phase two was to confirm the existence of spyware and to identify the types and frequencies of any personal data transmissions. For this phase, data were collected and analyzed utilizing a passive network monitor program to examine packets of data transmitted from a personal computer to external destinations on the internet. Findings The findings confirmed the existence and use of spyware in three of five suspected cases. However, the data indicated that there was a low occurrence of spyware and that these programs have the capability to collect numerous types of personal data. The main limitation is that these results are based on a snapshot of data obtained during five days. Practical implications The study has practical implications for internet users, who should be aware that spyware exists and understand its potential threat. Spyware developers should provide the user with an effective removal tool. Finally, marketers are cautioned that spyware might alienate customers. Originality/value This paper confirms the potential for misuse of these programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».