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Enregistrement W6949912014 · doi:10.5281/zenodo.3264490

It's Too Complicated, So I Turned It Off! Expectations, Perceptions, and Misconceptions of Personal Firewalls

2010· article· en· W6949912014 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUser Authentication and Security Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleofectionHyporeflexiaTSG101Gestational periodProteogenomicsFusible alloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though personal firewalls are an important aspect of security for the users of personal computers, little attention has been given to their usability. We conducted semi-structured interviews with a diverse set of participants to gain an understanding of their knowledge, requirements, perceptions, and misconceptions of personal firewalls. Through a qualitative analysis of the data, we found that most of our participants were not aware of the functionality of personal firewalls and their role in protecting computers. Most of our participants required different levels of protection from their personal firewalls in different contexts. The most important factors that affect their requirements are their activity, the network settings, and the people in the network. The requirements and preferences for their interaction with a personal firewall varied based on their levels of security knowledge and expertise. We discuss implications of our results for the design of personal firewalls. We recommend integrating the personal firewall with other security applications, adjusting its behavior based on users' levels of security knowledge, and providing different levels of protection based on context. We also provide implications for automating personal firewall decisions and designing better warnings and notices.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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