Trust and Risk in Website Legitimacy and Software Applications: Delving Into User Understanding of Internet Security Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
When people choose to visit a given website, they make a trust decision about the supplier and source.It appears that a large majority of users commonly place their trust in most, if not all, websites they encounter, and this causes significant security problems.Any solutions proposed to reduce the threat of malicious websites must include a consideration of the psychological processes of the end users.This thesis presents several studies with the aim of understanding how people interpret the available information when making a trust decision.This understanding will better support users in making appropriate decisions and should inform better design of security mechanisms.It was found that users show some understanding of some of the key concepts in Internet security, and often make reasonable decisions.However, there are important anomalies.For example, many users had important misunderstandings about malware, suggesting they had poor mental models about the capabilities of malware and the capabilities of antivirus software applications in protecting them from threats online.Moreover, participants showed lack of confidence across a range of issues, but in practice they were still willing to make decisions even with this uncertainty.Some evidence was found which suggests that users employ heuristics in making such decisions and judgments under uncertainty.Potential solutions to address this would include closed software markets with certificates, or improved design to help users build better mental models.Biddle, who spent an enormous amount of time with me going through the different sections that make up a thesis, mainly the planning, research, and writing of the thesis.He also devoted a lot of time helping me towards the end of the final write-up -including weekends and holidays -in order to meet the final deadline for final submission and defence.
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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».