FriendlyMail: Confidential and Verified Emails among Friends
Notice bibliographique
Résumé
Despite being one of the most basic and popular Internet applications, email still largely lacks user-to-user cryptographic protections. From a research perspective, designing privacy-preserving techniques for email services is complicated by the requirement of balancing security and ease-of-use needs of everyday users. For example, users cannot be expected to manage long-term keys (e.g., PGP key-pair), or understand crypto primitives. To enable intuitive email protections for a large number of users, we design FriendlyMail by leveraging existing relationships between a sender and receiver on an online social networking (OSN) site. FriendlyMail can pro- vide integrity, authentication and confidentiality guarantees for user-selected messages among OSN friends. A confidentiality-protected email is encrypted by a randomly-generated key, and the key and hash of the encrypted content are privately shared with the receiver via the OSN site. Our implementation consists of a Firefox addon and a Facebook app, and can secure the web-based Gmail service using Facebook as the OSN site; the addon is available at: https://madiba.encs.concordia.ca/software/friendlymail/. However, the design can be implemented for preferred email/OSN services as long as the email and OSN providers are non-colluding parties. FriendlyMail is a client-end solution and does not require changes to email or OSN servers. In contrast to most other solutions, we limit our target user base to existing OSN users, to facilitate ease of adoption. In this paper, the focus of our discussion includes: the design, implementation and security analysis of the proposed solution. We acknowledge that a user study will be required to validate usability-related features of FriendlyMail. We are currently considering a comprehensive user study as separate future work; cf. past such studies of PGP (Whitten and Tygar, USENIX Security 1999), S/MIME (Garfinkel and Miller, SOUPS 2005).
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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,027 |
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 ».