Users’ attitude on perceived security of mobile cloud computing: empirical evidence from SME users in China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to rank the users’ attitude on major components of mobile cloud computing (MCC) security and investigate the degree of impact of these components on MCC security as a whole. Design/methodology/approach Hypotheses were evolved and tested by data collected through an online survey-questionnaire. The survey was administered to 363 users from Chinese organizations. Statistical analysis was carried out and structural equation model was built to validate the interactions. Findings The eight components of MCC security in the order of importance are as follows: mobile device related, user identity related, deployment model related, application-level security issues, data related, virtualization related, network related and service delivery related. The empirical analysis validates that these security issues are having significant impact on perceived security of MCC. Practical implications Constant vigilance on these eight issues and improving the level of user awareness on these issues enhance the overall security. Social implications These issues can be used for designing and developing secured MCC system. Originality/value While several previous research has studied various security factors in the MCC security domain, a consolidated understanding on the different components of MCC security is missing. This empirical research has identified and ranked the major components of MCC security. The degree of impact of each of these components on overall MCC security is identified. This provides a different perspective for managing MCC security by explaining what components are most important.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».