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Enregistrement W4409061996 · doi:10.1145/3726867

Site Inspector: Improving Browser Communication of Website Security Information

2025· article· en· W4409061996 sur OpenAlexafffund
Eric Spero, Robert Biddle

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Privacy and Security · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpam and Phishing Detection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInspector generalComputer securityWorld Wide WebComputer scienceInternet privacyBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phishing sites exploit users’ limited understanding of website identity to mimic legitimate sites. While X.509 certificates can provide crucial cues regarding a website’s identity, current browsers fail to effectively communicate this information to users, even as phishing becomes an increasingly serious issue. To address this, we developed Site Inspector (SI), a UI tool that conveys website identity and connection encryption information, along with brief explanations of the relevant underlying security concepts. SI is implemented as a Mozilla Firefox browser extension, but the basic design could be integrated into any web browser. SI organizes content in a three-tiered abstraction hierarchy, drawing on Ecological Interface Design. The top level presents an indicator of the website owner, if known, and also whether the connection is encrypted. The second and third levels offer progressively detailed explanations of the verification process. SI adheres to design principles aimed at educating users about security through the UI while overcoming associated challenges. Its text is concise and direct, respecting limitations in users’ attentional resources and motivation to engage with security matters. As a proof of concept for SI’s principled design, we conducted a user study with 30 participants to evaluate its effectiveness in helping users differentiate real from fraudulent websites. Results suggested that SI improved users’ ability to identify fraudulent sites. Future work will involve further testing with a larger user base, integrated SI directly into browsers, and ultimately a more widespread and improved validation process for certificates, with stronger verification and transparency.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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