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Enregistrement W2178173146

Leading Johnny to Water: Designing for Usability and Trust.

2015· article· en· W2178173146 sur OpenAlexaff
Erinn Atwater, Cecylia Bocovich, Urs Hengartner, Ed Lank, Ian Goldberg

Notice bibliographique

RevueSymposium On Usable Privacy and Security · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEncryptionUsabilityComputer securityUSablePlaintextServerCiphertextTransparency (behavior)Internet privacyWorld Wide WebHuman–computer interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the means and the motivation for securing private messages and emails with strong end-to-end encryption exist, we have yet to see the widespread adoption of existing implementations. Previous studies have suggested that this is due to the lack of usability and understanding of existing systems such as PGP. A recent study by Ruoti et al. suggested that transparent, standalone encryption software that shows ciphertext and allows users to manually participate in the encryption process is more trustworthy than integrated, opaque software and just as usable. In this work, we critically examine this suggestion by revisiting their study, deliberately investigating the effect of integration and transparency on users’ trust. We also implement systems that adhere to the OpenPGP standard and use end-to-end encryption without reliance on third-party key escrow servers. We find that while approximately a third of users do in fact trust standalone encryption applications more than browser extensions that integrate into their webmail client, it is not due to being able to see and interact with ciphertext. Rather, we find that users hold a belief that desktop applications are less likely to transmit their personal messages back to the developer of the software. We also find that despite this trust difference, users still overwhelmingly prefer integrated encryption software, due to the enhanced user experience it provides. Finally, we provide a set of design principles to guide the development of future consumerfriendly end-to-end encryption tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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