On the Impact of Touch ID on iPhone Passcodes
Notice bibliographique
Résumé
Smartphones today store large amounts of data that can be confidential, private or sensitive. To protect such data, all mobile OSs have a phone lock mechanism, a mechanism that requires user authentication before granting access to applications and data on the phone. iPhone's unlocking secret (a.k.a., passcode in Apple's terminology) is also used to derive a key for encrypting data on the device. Recently, Apple has introduced Touch ID, that allows a fingerprint-based authentication to be used for unlocking an iPhone. The intuition behind the technology was that its usability would allow users to use stronger passcodes for locking their iOS devices, without substantially sacrificing usability. To this date, it is unclear, however, if users take advantage of Touch ID technology and if they, indeed, employ stronger passcodes. It is the main objective and the contribution of this paper to fill this knowledge gap. In order to answer this question, we conducted three user studies (a) an in-person survey with 90 participants, (b) interviews with 21 participants, and (c) an online survey with 374 Amazon Mechanical Turks. Overall, we found that users do not take an advantage of Touch ID and use weak unlocking secrets, mainly 4-digit PINs, similarly to those users who do not use Touch ID. To our surprise, we found that more than 30% of the participants in each group did not know that they could use passwords instead of 4-digit PINs. Some other participants indicated that they adopted PINs due to better usability, in comparison to passwords. Most of the participants agreed that Touch ID, indeed, offers usability benefits, such as convenience, speed and ease of use. Finally, we found that there is a disconnect between users' desires for security that their passcodes have to offer and the reality. In particular, only 12% of participants correctly estimated the security their passcodes provide.
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 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 | 0,007 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».