The Challenges of Understanding Users' Security-related Knowledge, Behaviour, and Motivations
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve current security solutions or devise novel ones, it is important to understand users' knowledge, behaviour, motivations and challenges in using a security solution. However, achieving this understanding is challenging because of the limitations of current research methodologies. We have been investigating the experiences of users with two practical implementations of the principle of least privilege (PLP) Windows Vista and Windows 7. PLP requires that users be granted the most restrictive set of privileges possible for performing the task at hand; in other words, they should not use accounts with administrator privileges. By following this principle, users will be better protected from malware, security attacks, accidental or intentional modifications to system configurations, and accidental or intentional unauthorized access to confidential data. To obtain an understanding of their knowledge, behaviour, motivations and challenges in following PLP, we had participants complete realistic tasks during a lab study that would raise user account control prompts and then performed a contextual interview to probe their behaviours. We faced numerous challenges during our study, including reflecting the realistic behaviour of participants, understanding their knowledge and challenges managing their user accounts and dealing with security warnings, and generalizing our results to a wider community. We discuss how we addressed these challenges, how well our methodological design decisions worked, and the ongoing challenges.
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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 | 0,044 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».