面向标记恶意软件的终端用户许可协议文本分析
软件工程
2024-03-18 v1 计算与语言
密码学与安全
机器学习
摘要
每天都有大量新软件及其更新被终端用户下载。每个下载的软件都附带其关联的终端用户许可协议 (End User License Agreement, EULA)，但很少有人会阅读这些协议。EULA 包含有关避免法律责任的信息，但这会引发一系列潜在问题，如间谍软件或对目标系统产生不希望的影响。终端用户不阅读 EULA 的原因是文档长度且用户难以理解。文本摘要是解决此类问题的相关方法。这需要一种能够摘要 EULA 并将其分类为“良好”或“恶意”的解决方案。我们提出一种解决方案，通过摘要 EULA 并将其分类为良好或恶意来实现此目标。我们提取不同软件的 EULA 文本，然后使用八种不同的监督分类器对文本进行分类。我们使用集成学习结合五种不同的文本摘要方法将 EULA 分类为良好或恶意。达到 的准确率，显示了所提出方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.09715,
title = {Textual analysis of End User License Agreement for red-flagging potentially malicious software},
author = {Behraj Khan and Tahir Syed and Zeshan Khan and Muhammad Rafi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.09715},
year = {2024}
}