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A Data-Driven Multi-Factor Model for Android Mobile Security Risk Assessment
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PRE
AI
DOI：10.1002/widm.70134.png)
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摘要
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Android是最广泛采用的移动操作系统之一，由于其广泛的应用生态系统和庞大的用户基础，一直是网络安全威胁的重要目标。本研究调查了与受访者感知的Android相关威胁增加可能性及Android设备安全相关的因素，采用结构化问卷进行调查。共收集了来自不同职业群体的403份有效Android用户回复。通过主成分分析（PCA）识别问卷项目中有意义的安全相关成分，随后采用多元线性回归和二元逻辑回归检验已识别因素与Android设备安全及受访者感知的Android相关威胁增加可能性之间的关系。研究发现，所选安全相关因素与设备安全及受访者感知的Android相关威胁增加可能性之间存在统计学意义上的显著关系，而部分用户相关因素未表现出统计学上的显著关联。结果表明，系统安全、安全使用实践、用户行为、恶意软件防护以及应用相关安全考量在降低安全风险方面具有重要意义。该研究从用户导向的统计视角探讨了Android安全，并为未来涉及技术漏洞评估、自动威胁检测和基于机器学习的安全机制的研究奠定了基础。
Keyword:
android app analysis
android security
application metadata
classification
permissions
risk analysis
security attack
user privacy
期刊
IF:
11.7
论文数:
546
被引数:
5.3K
机构
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