Websites are used regularly in our day-today lives, yet research has shown that it is challenging for many users to use them securely, e.g., most prominently due to weak passwords through which they access their accounts. At the same time, many services employ low-security measures, making their users even more prone to account compromises with little to no means of remediating compromised accounts. Additionally, remediating compromised accounts requires users to complete a series of steps, ideally all provided and explained by the service. However, for U.S.-based websites, prior research has shown that the advice provided by many services is often incomplete. To further understand the underlying issue and its implications, this paper reports on a study that analyzes the account remediation procedure covering the 50 most popular websites in 30 countries, 6 each in Africa, the Americas, Asia, Europe, and Oceania. We conducted the first transcontinental analysis on the account remediation protocols of popular websites. The analysis is based on 5 steps websites need to provide advice for: compromise discovery, account recovery, access limitation, service restoration, and prevention. We find that the lack of advice prior work identified for websites from the U.S. also holds across continents, with the presence ranging from 37% to 77% on average. Additionally, we identified considerable differences when comparing countries and continents, with countries in Africa and Oceania significantly more affected by the lack of advice. To address this, we suggest providing publicly available and easy-to-follow remediation advice for users and guidance for website providers so they can provide all the necessary information.


翻译:我们的日常生活中经常使用网站,但研究显示,许多用户很难安全地使用网站,例如,由于密码薄弱,最突出的原因是他们访问账户的密码薄弱。与此同时,许多服务采用低安全措施,使得他们的用户更容易在会计上妥协,很少甚至根本没有补救被破坏的账户。此外,纠正失密的账户要求用户完成一系列步骤,最好都是由服务提供和解释的。然而,对于以美国为基础的网站来说,先前的研究表明,许多服务提供的咨询意见往往不完整。为了进一步理解根本问题及其影响,本文件报告的一项研究分析了30个国家、6个非洲国家、美洲、亚洲、欧洲和大洋洲50个最受欢迎的网站的账户纠正程序。我们首次对流行网站的账户补救规程进行了跨大陆分析。根据5个步骤进行的分析需要提供咨询意见,以便:妥协发现、账户恢复、访问限制、服务恢复和预防。我们发现,许多用户提供的建议往往不完整。为了进一步理解根本问题及其影响,本文件报告的一项研究分析了30个国家、6个非洲国家、美洲、亚洲、亚洲、欧洲、欧洲和大洋洲的50个最受欢迎的网站的账户的修复程序。我们发现,需要事先向非洲提供建议。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员