Vi presenterar en epidemiologisk studie av malware möten i ett stort, multinationellt företag. Våra datamängder gör att vi kan observera eller dra slutsatsen inte bara malware närvaro på företagsdatorer, men också malware ingångspunkter, nätverksplatser för datorer (dvs. inne i företagets nätverk eller utanför) när skadlig kod möttes, och för vissa webbaserade malware möten, webbaktiviteter som gav upphov till dem. Genom att koppla ihop dessa data med demografisk information för varje värds primära användare, såsom hans eller hennes jobb titel och nivå i ledningshierarkin, kan vi måla en ganska omfattande bild av malware möten för detta företag. Vi använder denna analys för att bygga en logistisk regressionsmodell för att dra slutsatsen risken att värdar stöter på skadlig kod; de som rankas högt av vår modell har en > 3× högre hastighet att stöta på malware än basräntan. Vi diskuterar också var vår studie bekräftar eller vederlägger andra studier och vägledning som våra resultat föreslår.
Yen m.fl. REF använder data om malware stöter på i en stor multi-nationell för att förutsäga sannolikheten för att värdar stöter på skadlig kod baserat på egenskaperna hos dessa värdars användare.
An Epidemiological Study of Malware Encounters in a Large Enterprise
{'venue': "CCS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}